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Mittweidaer Forschungsmitarbeiter mit dem "Best-Paper-Award" auf internationaler Konferenz in Portugal ausgezeichnet

Die Grafik verdeutlicht das Grundprinzip der Mustererkennung: Auf der linken Seite ist eine Menge unterschiedlicher Daten abgebildet. Das in der Arbeit veröffentlichte Verfahren erkennt in diesen Suchanfragen gewisse Ähnlichkeiten. Diese Ähnlichkeiten werden als „Muster“ oder engl. „pattern“ bezeichnet und sind hier als die drei Farben Blau, Rot, Grün dargestellt. So lassen sich dann die Suchanfragen selektieren, die dem Muster entsprechen (grafisch: „alle, die bläulich sind“ oder im konkreten Fall einer Suchanfrage: „alle Suchanfragen die z.B. bestimmte Wörter in einer bestimmten Reihenfolge enthalten“).

Für seinem Beitrag "Mining the Long Tail of Search Queries - Finding Profitable Patterns" wurde der Mittweidaer Forschungsmitarbeiter Michael Meisel mit dem "Best Paper Award" auf der "5th Interational Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR)" ausgezeichnet. Die Konferenz fand vom 19. bis 22. September in Portugal statt.

Michael Meisel beschreibt in seiner Arbeit eine Methode zum Finden von Mustern in großen Mengen von unterschiedlichen Suchanfragen, die Nutzer in Suchmaschinen im Internet eingeben. Ziel der Arbeit war es, die Muster zu identifizieren, bei denen es sich für einen Seitenbetreiber lohnt, Werbung in der Suchmaschine zu schalten. Die Wirksamkeit des Verfahrens konnte in der praktischen Anwendung bereits belegt werden.

Michael Meisel gehört seit 2009 der Forschungsgruppe A3S ("Analytics As A Service") um Prof. Dr.-Ing.Andreas Ittner an, deren Forschungsschwerpunkte auf den Gebieten Data Mining, Big Data und Online-Betrugserkennung (Fraud Detection) liegen.

Informationen zur Forschungsgruppe finden sich hier.