Skip to main content
Log in

Das Fachgebiet „Informationssysteme“ am Hasso-Plattner-Institut

  • Datenbankgruppen vorgestellt
  • Published:
Datenbank-Spektrum Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Das Hasso-Plattner-Institut (HPI) ist ein privat finanziertes Institut an der Universität Potsdam. Stifter ist Professor Hasso Plattner, Mitgründer und Aufsichtsratsvorsitzender des Software-Konzerns SAP. Das Fachgebiet Informationssysteme, das von Prof. Dr. Felix Naumann geleitet wird, beschäftigt sich mit dem effizienten und effektiven Umgang mit heterogenen Daten und Texten. Gegründet wurde das Fachgebiet 2006 und bietet derzeit 12 Doktoranden und circa 15 Masterstudenten eine Forschungsumgebung.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Abb. 1
Abb. 2

Literatur

  1. Abedjan Z, Gruetze T, Jentzsch A, Naumann F (2014) Profiling and mining RDF data with ProLOD. In: Proceedings of the International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE Computer Society, Washington DC, S 1198–1201 (Demo)

    Google Scholar 

  2. Abedjan Z, Golab L, Naumann F (2015) Profiling relational data: a survey. VLDB J 24(4):557–581

    Article  Google Scholar 

  3. Agichtein E, Gravano L (2000) Snowball: extracting relations from large plain-text collections. In: Proceedings of the ACM Conference on Digital Libraries. ACM, New York, S 85–94

    Chapter  Google Scholar 

  4. Agrawal D, Bernstein P, Bertino E, Davidson S, Dayal U, Franklin M, Widom J et al (2012) Challenges and opportunities with Big Data. Technical report, Computing Community Consortium. http://cra.org/ccc/docs/init/bigdatawhitepaper.pdf. Zugegriffen: 1.1.2017

    Google Scholar 

  5. Draisbach U, Naumann F, Szott S, Wonneberg O (2012) Adaptive windows for duplicate detection. In: Proceedings of the International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE Computer Society, Washington DC, S 1073–1083

    Google Scholar 

  6. Godde C, Lazaridou K, Krestel R (2016) Classification of German newspaper comments. In: Proceedings of the Conference Lernen, Wissen, Daten, Analysen (LWDA). Hasso Plattner Institut, Potsdam, S 299–310

    Google Scholar 

  7. Gruetze T, Yao G, Krestel R (2015) Learning temporal tagging behaviour. In: Proceedings of the Temporal Web Analytics Workshop (TempWeb) at the International World Wide Web Conference (WWW). ACM, New York, S 1333–1338

  8. Gruetze T, Krestel R, Naumann F (2016) Topic shifts in StackOverflow: ask it like Socrates. In: Proceedings of the 21st International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems (NLDB), Bd. 9612. Springer, Heidelberg, S 213–221

    Google Scholar 

  9. Hernández MA, Stolfo SJ (1998) Real-world data is dirty: data cleansing and the merge/purge problem. Data Min Knowl Discov 2(1):9–37

    Article  Google Scholar 

  10. Huhtala Y, Kärkkäinen J, Porkka P, Toivonen H (1999) TANE: an efficient algorithm for discovering functional and approximate dependencies. Comput J 42(2):100–111

    Article  MATH  Google Scholar 

  11. Köhler H, Link S, Zhou X (2015) Possible and certain SQL keys. Proceedings VLDB Endowment 8(11):1118–1129

    Article  Google Scholar 

  12. Krestel R, Wall A, Nejdl W (2012) Treehugger or Petrolhead? Identifying bias by comparing online news articles with political speeches. In: Proceedings of the International World Wide Web Conference (WWW). ACM, New York, S 547–548

    Google Scholar 

  13. Krestel R, Werkmeister T, Wiradarma TP, Kasneci G (2015) Tweet-recommender: finding relevant tweets for news articles. In: Proceedings of the International World Wide Web Conference (WWW). ACM, New York, S 53–54

    Chapter  Google Scholar 

  14. Kruse S, Jentzsch A, Papenbrock T, Kaoudi Z, Quiane-Ruiz JA, Naumann F (2016) RDfind: scalable conditional inclusion dependency discovery in RDF datasets. In: Proceedings of the International Conference on Management of Data (SIGMOD). ACM, New York, S 953–967

  15. Lange D, Naumann F (2011) Efficient similarity search: arbitrary similarity measures, arbitrary composition. In: Proceedings of the International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM). ACM, New York, S 1679–1688

    Google Scholar 

  16. Papenbrock T, Bergmann T, Finke M, Zwiener J, Naumann F (2015) Data profiling with Metanome (demo). Proceedings VLDB Endowment 8(12):1860–1871

    Article  Google Scholar 

  17. Papenbrock T, Ehrlich J, Marten J, Neubert T, Rudolph JP, Schönberg M, Zwiener J, Naumann F (2015) Functional dependency discovery: an experimental evaluation of seven algorithms. Proceedings VLDB Endowment 8(10):1082–1093

    Article  Google Scholar 

  18. Papenbrock T, Naumann F (2017) A hybrid approach for efficient unique column combination discovery. In: Proc. der Fachtagung Business, Technologie und Web (BTW). GI, Bonn, Deutschland (accepted)

    Google Scholar 

  19. Park J, Blume-Kohout M, Krestel R, Nalisnick E, Smyth P (2016) Analyzing NIH funding patterns over time with statistical text analysis. In: Scholarly Big Data: AI Perspectives, Challenges, and Ideas, Workshop at AAAI. AAAI Press, Palo Alto, CA, S 698–704

    Google Scholar 

  20. Weis M, Naumann F, Jehle U, Lufter J, Schuster H (2008) Industry-scale duplicate detection. Proceedings VLDB Endowment 1(2):1253–1264

    Article  Google Scholar 

  21. Zuo Z, Kasneci G, Gruetze T, Naumann F (2014) BEL: bagging for entity linking. In: Proceedings of the International Conference on Computational Linguistics (COLING). ACL, Stroudsburg, PA, 2075–2086

    Google Scholar 

Download references

Danksagung

Unserer Forschung genoss die Unterstützung verschiedener Partner wie der DFG und Unternehmen, die sich für das Verständnis und die Verbesserung ihrer Daten interessieren. Die hier vorgestellten Arbeiten beruhen – natürlich – auf der Forschung unserer hervorragenden Doktoranden: Tobias Bleifuß, Toni Grütze, Hazar Harmouch, Maximilian Jenders, Anja Jentzsch, John Koumarelas, Sebastian Kruse, Konstantina Lazaridou, Michael Loster, Thorsten Papenbrock, Julian Risch, Ahmad Samiei und Zhe Zuo.

Zwei weitere HPI-Fachgebiete, mit denen wir kooperieren, arbeiten ebenfalls in der Datenbank-Community: Das Fachgebiet „Enterprise Platforms and Integration Concepts“ (EPIC) unter der Leitung von Hasso Plattner und Matthias Uflacker sowie das Fachgebiet „Knowledge Discovery und Data Mining“ (KDD) unter der Leitung von Emmanuel Müller.

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Felix Naumann.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Naumann, F., Krestel, R. Das Fachgebiet „Informationssysteme“ am Hasso-Plattner-Institut. Datenbank Spektrum 17, 69–76 (2017). https://doi.org/10.1007/s13222-016-0239-0

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s13222-016-0239-0

Navigation