Forskargrupp DDM -gruppens forskningsintressen inkluderar datafederation och integritetsskydd genom att tillämpa tekniker för textbrytning, bearbetning av naturligt språk, maskininlärning och semantisk webb.
Forskargruppen Deep Data Mining inrättades för att utveckla algoritmer och implementera prototyp för heterogen informationsförening med flera källor och integritetsskydd för multimodal data.
När det gäller datatyper som ska integreras betraktar vi data från strukturerade (t.ex. poster i DB), halvstrukturerade (t.ex. XML, JSON) och ostrukturerade källor (t.ex. nyheter, sociala medier). I en bred uppfattning om kärnteknikerna tillämpar vår grupp teknik för databas, datamining, bearbetning av naturligt språk, maskininlärning och ontologi baserad semantisk webbteknologi. Som applikationsdriven forskning syftar vi till att realisera ett generellt ramverk för dataintegration för att anpassa flera applikationer (t.ex. informationssökning, rekommendationssystem, onlineannonser) och under tiden förvärva domändatas unika egenskaper för att öka integrationsnoggrannheten på specialiserade domäner (t.ex. , sociala nätverk, demografiska, granskningsdata).
Efter pandemin är det på fredag 20 maj dags igen att tävla om ära och berömmelse med egenbyggda robotar.
I sin avhandling visar Timotheus Kampik matematiska resonemangsmetoder för autonoma intelligenta system.
Portugals ambassadör besöker universitetet och WASP-HS.
