Abschlussarbeiten
Wir bieten laufend Abschlussarbeiten (Diplom- und Studienarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten) mit folgenden Schwerpunkten an:
- Data Knowledge Engineering, Data Mining, Maschinelles Lernen
- Information Retrieval
- Computerlinguistik
- Musikretrieval
- Visualisierung und Nutzer-Interfaces
Die Abschlussarbeit kann direkt an unserer Arbeitsgruppe oder bei einem unserer Kooperationspartner durchgeführt werden. Konkrete Themen können bei den Mitarbeitern der Arbeitsgruppe erfragt werden. Im weiteren wird eine kleine Auswahl der möglichen Themen vorgestellt.
Hinweise zum Anfertigen einer Abschlussarbeit gibt es hier.
Eine Auswahl an aktuellen Themen
- Computation of a (web) document complexity/readability score
Das Web enthält Dokumente mit unterschiedlichem Komplexitätsniveau. Es gibt Dokumente, die in einer leicht zu verstehenden Sprache geschrieben sind: kurze Sätze, wenige Fachbegriffe ohne Aufklärung, viele unterstützende Bilder. Solche Dokumente sind für Kinder und Erwachsene auch mit wenig Hintergrund im Thema der Dokumente geeignet. Andere Dokumente können in "fachlicher" Sprache geschrieben werden oder komplex strukturiert sein: viele spezifische Begriffe, komplexe Satzstruktur, keine Textgliederung. Selbst viele Erwachsene sind nicht in der Lage den Inhalt dieser Dokumente nachzuvollziehen. Die Unterscheidung der Dokumente ist wichtig für verschiedene Szenarios, z.B. die automatische Suche nach Webquellen geeignet für die Kinder oder die Unterstützung der Suche in einer Fremdsprache, wo es alleine aufgrund des mangelnden Sprachwissens kompliziert ist Dokumente zu verstehen. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Maß vorgeschlagen werden, welches das Komplexitätsniveau von einem Webdokument bestimmt. Eine prototypische Implementierung in Java soll gemacht werden. Eine Evaluation des vorgeschlagenen Maßes soll gemacht werden um zu bewerten wie gut dieses für die Bewertung geeignet ist.
Ansprechpartner: Tatiana Gossen - Analyse und Strukturierung von fMRI Daten
Mit Hilfe der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT bzw. functional Magnetic Resonance Imaging; fMRI) versucht man funktionellen Aktivitäten im Gehirn durch die Analyse von Stoffwechselvorgängen sichtbar zu machen. Hierbei nutzt man den so genannten BOLD-Effekt (Blood Oxygen Level Dependency), dass sauerstoffreiches Blut andere magnetische Eigenschaften hat als sauerstoffarmes Blut. Die fMRI Aufnahmen entstehen dabei aus Sequenzen von 3d Bildern, die während der Aktivität eines Probanden in einem kontrollierten Versuch aufgenommen werden und umfassen meist ca. 50-100 Einzelaufnahmen. Die so gewonnen Bilddaten werden anschließend mit verschiedenen Bildverarbeitungstechniken aufbereitet und analysiert. Die Ergebnisse der (automatischen und manuellen) Analysen werden dem Bildmaterial meist als Metainformation zugeordnet und in proprietären Formaten archiviert. Da die Experimente meist mit einem konkreten Forschungsziel durchgeführt wurden, sind die dabei durchgeführten Verarbeitungsschritte meist sehr unterschiedlich und werden auch häufig nicht vollständig protokolliert. Diese proprietäre Speicherung erschwert eine Verwendung des mittlerweile sehr umfangreichen Datenmaterials für weitere Analysen.
Ziel der Arbeit, die in Kooperation der Arbeitsgruppen Bildverarbeitung/Bildverstehen (ISG) und Data & Knowledge Egnieering (ITI) sowie dem Leibniz-Institut für Neurobiologie (IfN) durchgeführt werden soll, ist die Entwicklung eines Systems zur Organisation und Suche in großen Beständen von fMRI Bilddaten. Dabei ist zunächst zu untersuchen welche Informationen abgelegt werden sollen, wie sie aufbereitet werden müssen und welche Standards ggf. zur Speicherung genutzt werden können. Basierend auf diesen Voranalysen soll dann in Kooperation mit dem IfN ein Konzept entwickelt werden, bei dem auch Anforderungen aus aktuellen und geplanten Forschungsarbeiten berücksichtigt werden. Bei der anschließenden prototypischen Umsetzung des Konzepts kann zum Teil auf bestehende Software zurückgegriffen werden.
Ansprechpartner: Prof. Andreas Nürnberger, Prof. Klaus-Dietz Tönnies - Design eines nutzerzentrierten User Interfaces für eine personalisierte Suchmaschine
Die Arbeitsgruppe DKE entwickelt eine Meta-Suchmaschine (CARSA), die die Forschung in verschiedenen Aspekten des Information Retrieval erlaubt. Das Framework ist voll funktionstüchtig, hat aber bisher ein wenig ansprechendes Interface, das sich kaum von einem Standardinterface unterscheidet. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines ansprechenden Nutzerinterfaces für das bestehende System, welches zum einen die Informationssuche an sich und zum anderen die Verwaltung des Nutzerprofils und die Konfiguration des Systems bestmöglich unterstützt. Gute Kenntnisse in der Javaprogrammierung sind von Vorteil, da das System in Java vorliegt. Das Interface kann aber nach Absprache auch mit anderen Technologien entwickelt werden.
Ansprechpartner: Marcus Nitsche - Vergleich und nutzerorientierte Analyse verschiedener Visualisierungen hierarchisch strukturierter Suchergebnismengen
Eine einfache Suchergebnisliste ist oft nicht ausreichend, da diese immer häufiger viele Tausend Ergebnisse beinhaltet. Ein Ansatz ist daher die Strukturierung der Suchergebnisse in eine Hierarchie. An der AG DKE gibt es ein System, welches dies personalisiert durch verschiedene Methoden, wie z.B. Klassifikation und Clustering, vornehmen kann. Ziel der Arbeit ist der Vergleich von existierenden Visualisierungen von Hierarchien in Hinblick auf die Anwendung zur Informationssuche anhand objektiver Gestaltungsrichtlinien, wahrnehmungspsychologischer Erkenntnisse und benutzerspezifischer Charakteristika. Entwickeln Sie ggf. eigene Visualisierungstechniken. Von Interesse ist insbesondere auch die Verschmelzung von bekannten Daten mit neuen Daten in einer gemeinsamen Hierarchievisualisierung.
Ziel ist eine prototypische Implementierung integriert in das bestehende System, welches mit einer kleinen Nutzerstudie evaluiert wird. Gute Kenntnisse in der Javaprogrammierung sind von Vorteil, da das System in Java vorliegt. Das Interface kann aber nach Absprache auch mit anderen Technologien entwickelt werden.
Ansprechpartner: Marcus Nitsche - Neuartige Nutzerinterfaces zur Suche durch die Verwendung von Eyetracking, Wii-Controller oder iPod touch
Die Arbeitsgruppe DKE entwickelt eine Meta-Suchmaschine (CARSA), die die Forschung in verschiedenen Aspekten des Information Retrieval erlaubt. Das Framework ist voll funktionstüchtig, hat aber bisher ein wenig ansprechendes Interface, das sich kaum von einem Standardinterface unterscheidet. Ziel der Arbeit ist die Entwicklungen eines innovativen Nutzerinterfaces für die Suche mittels eines der an der AG verfügbaren Geräte Eye-Tracker, Wii-Controller und iPod touch.
Ansprechpartner: Marcus Nitsche
