Mining Subjectively Interesting Patterns in Rich Data

Promovendus/a
Deng, Junning
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Curriculum
Master of Science in Computing (Machine Learningà, Imperial College London, Verenigd Koninkrijk, 2016
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Taal proefschrift
Engels
Vertaling titel
Subjectief interessante patronen delven in rijke data
Promotor(en)
prof. Tijl De Bie, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Jefrey Lijffijt, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Examencommissie
voorzitter prof. Filip De Turck (academisch secretaris) - prof. Tijl De Bie (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - dr. Anastasia Dimou (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - dr. Florian Lemmerich (Rheinisch Westfälische Technische Hochschule Aachen, Germany) - prof. Jefrey Lijffijt (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Femke Ongenae (Vakgroep Informatietechnologie) - prof. Panagiotis Papapetrou (Stockholms universitet, Sweden) - prof. Celine Robardet (Institut National des Sciences Appliquées de Lyon, France)

Korte beschrijving

Het begrijpen van rijkere data die relationele informatie tussen objecten inhoudt, is tegenwoordig een veelvoorkomend probleem: in toepassingen waarin de opeenvolging van objecten van belang is, delven we sequenti\”ele gegevens (denk aan tijdreeksen of DNA-sequenties), in toepassingen waarin interacties van belang zijn, delven we graafgestructureerde data (denk aan sociale of biologische netwerken) en in toepassingen waarin relaties in plaats en tijd van belang zijn, delven we ruimtelijk-temporele data (denk aan weerkaarten of trajecten). Een bijkomende vaststelling is dat patroondelving in wezen gebruikersspecifiek is. Patronen zijn er om de gebruiker te helpen de gegevens te begrijpen, of om het resultaat van een opvolgende taak van de gebruiker te verbeteren. Ze dienen dus de uiteindelijke gebruiker, en hoe interessant de patronen zijn, hangt af van hem of haar. Rijkere datavormen zijn krachtig. Interessantheid is in wezen subjectief. Deze twee observaties brengen bruikbare inzichten met zich mee, maar tevens ook nieuwe uitdaging---hoe om te gaan met deze data en hoe de gebruiker tevreden te stellen. Ons onderzoek is gewijd aan deze uitdagingen---we introduceren nieuwe methodes om subjectief interessante inzichten te verkrijgen in twee populaire vormen van rijkere data: tijdreeksen (onze eerste bijdrage) en netwerken met attributen (onze tweede bijdrage).

Praktisch

Datum
Woensdag 5 mei 2021, 10:00
Livestream
Volg online

via livestream/videoconferentie, zie link hierboven, maatregel COVID19

Meer info

Contact
doctoraat.ea@UGent.be