KDML 2006
KDML 2006: Knowledge Discovery, Data Mining, and Machine Learning
9.-13. Oktober 2006, Hildesheim
Montag, 09.10.2006
Plenary Session 1, 14:00-15:30h
- Opening Wolfgang-Uwe Friedrich, President of University of Hildesheim
- Keynote Dr. Ingwer C. Carlsen, Philips Research Europe in Hamburg
Medizinische Bildverarbeitung - Bedarf an Modellierung und Adaptivität
Session 2, 16:00-17:30h (Clustering + Subgroup Patterns)
- Ingo Mierswa and Michael Wurst
Sound Multi-Objective Feature Space Transformation for Clustering.
- Shyam Varan Nath
Crime Patterns Detection Using Data Mining Framework.
- Martin Atzmüller and Frank Puppe
Case-Based Characterization and Analysis of Subgroup Patterns.
Poster Session, 17:45-18:30h
Dienstag, 10.10.2006
Session 3, 09:00-10:30h (Web + IR)
- Asem Omari and Stefan Conrad
Web Usage Mining for Adaptive and Personalized Websites.
- Bettina Hoser, Andreas Hotho, Robert Jäschke, Christoph Schmitz and Gerd Stumme
Semantic Network Analysis of Ontologies.
- Korinna Bade and Andreas Nürnberger
User Centric Hierarchical Classification and Associated Evaluation Measures for Document Retrieval.
Session 4, 11:00-12:30h (Applications)
- Florian Grewe
Automated Model Selection with AMSF in a Production Process of the Automotive Industry.
- Gunnar Schramm, Marcus Oswald, Hanna Seitz, Sebastian Sager, Marc Zapatka, Gerhard Reinelt,
Roland Eils and Rainer König
Pattern recognition of gene expression data on biochemical networks with simple wavelets transforms.
- Stefan Audersch and Guntram Flach
Visuelle Exploration multivariater Daten im Rahmen eines medizinischen Anwendungsszenarios.
Session 5, 14:00-15:30h (Bio-KDD)
- Dirk Habich, Thomas Wächter, Wolfgang Lehner and Christian Pilarsky
Two-Phase Clustering Strategy for Gene Expression Data Sets.
- Alexander Hinneburg , Andrea Porzel and Karina Wolfram
An Evaluation of Text Retrieval Methods for Similarity Search of Multi-Dimensional NMR-Spectra.
- Daniel A. Keim, Daniela Oelke, Royal Truman and Klaus Neuhaus
Finding Correlations in Functionality Equivalent Proteins by
Integrating Automated and Visual Data Exploration.
Session 6, 16:00-17:30h (Data Stream Mining + Classification)
- Conny Franke, Marcel Karnstedt and Kai-Uwe Sattler
Mining Data Streams under Dynamically Changing Resource Constraints.
- Andreas Lattner and Otthein Herzog
Constraining the Search Space in Temporal Pattern Mining.
- Jan-Nikolas Sulzmann
Pairwise Naive Bayes Classifier.
Fachgruppen Treffen, 17:30-18:30h
LWA Get Together (Historischer Festsaal des Knochenhaueramtshauses), 19:00h-open end.
Mittwoch, 11.10.2006
Session 7, 09:00-10:30h (Rules, Graphs, Kernels)
- Frederik Janssen and Johannes Fürnkranz
On Trading Off Consistency and Coverage in Inductive Rule Learning.
- Tamas Horvath, Jan Ramon and Stefan Wrobel
Frequent Subgraph Mining in Outerplanar Graphs.
- Stephan Bloehdorn, Roberto Basili, Marco Cammisa and Alessandro Moschitti
Designing Semantic Kernels as Implicit Superconcept Expansions.
Plenary Session 8, 11:00-12:30h
- Keynote Dr. Joachim Baumeister
Knowledge Engineering in the Age of Communities
Der
Workshop
Knowledge Discovery, Data Mining and Machine Learning (KDML)
wird 2006 zusammen von der
GI-Fachgruppe
Knowledge
Discovery, Data Mining und maschinelles Lernen (FG-KDML, früher FGML)
und dem Arbeitskreis
Knowledge
Discovery (AK-KD) des
GI-Fachbereichs
Datenbanken und Informationssysteme (FB DBIS) organisiert. Die gemeinsame
Veranstaltung soll die Vernetzung von Forschern und Anwendern aus beiden
Fachgebieten fördern. Um dies zu unterstützen, besteht die Möglichkeit, während
des Workshops die eigene Arbeitsgruppe durch ein Überblicksposter zu
präsentieren.
Für den Workshop können Beiträge aus Forschung und Praxis zu
allen Bereichen des maschinellen Lernens, des Data Mining und der
Wissensentdeckung in Datenbanken eingereicht werden. Neben zuvor
unveröffentlichten wissenschaftlichen oder anwendungsorientierten Arbeiten
können ebenso sowohl laufende Arbeiten mit vorläufigen Ergebnissen als auch 2006
bereits bei internationalen Tagungen oder Zeitschriften veröffentlichte Artikel
vorgestellt werden. Bei Interesse wird es auch Raum für Systemdemonstrationen
geben (Poster und/oder Software).
Der Workshop findet im Rahmen der Workshop-Woche Lernen - Wissensentdeckung
- Adaptivität (LWA 2006) statt. Dies soll den Kontakt zu Forschern der
Fachgruppen Adaptivität und
Interaktion (ABIS), Information Retrieval
(FGIR)und Wissensmanagement
(FGWM) fördern.
Von besonderem Interesse sind Beiträge aus den Bereichen
- Mining und Analyse von Netzwerken und Graphen
- Text Mining
- Web Mining
- Distributed Data Mining & Ubiquitous Knowledge Discovery
- Unsupervised & Semi-Supervised Learning
- Visual Analytics
- Bioinformatik Anwendungen
- Knowledge Discovery in induktiven Datenbanken
- Wissensentdeckung in Datenströmen (Data Stream Mining)
Termine
- 28.08.2006: Frist zur
Einreichung von Beiträgen
- 11.09.2006: Verlängerte Frist zur
Einreichung von Beiträgen
- 26.09.2006: Frist zur
Einreichung der Druckversion der Beiträge
- 09.-13.10.2006: KDML Workshop in Hildesheim
Falls Sie die erweiterte Einreichungsfrist für die Einreichung eines Beitrags
nutzen möchten, geben Sie uns bitte möglichst bald vorab bescheid, indem Sie uns
die Autorennamen und den Titel der geplanten Einreichung per E-Mail an kdml06@informatik.uni-halle.de
schicken. Optional können Sie auch gerne eine kurze Zusammenfassung Ihrer
beabsichtigten Einreichung hinzufügen.
Einreichung
Die Beiträge sollen als PDF oder PS Datei eingereicht werden und 8 Seiten
nicht überschreiten. Das Format der
Beiträge finden Sie auf der LWA-2006-Hauptseite. Die
Beiträge können Sie per e-mail an kdml06@informatik.uni-halle.de
schicken.
Organisation
Am Rande des Workshops finden die Fachgruppentreffen der Fachgruppe KDML und
des Arbeitskreises AK-KD statt.