Dr. rer. nat. Stephan Günnemann

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Email:sguennem@cs.cmu.edu
Webseite:http://www.cs.cmu.edu/~sguennem/
Publikationen: 50 Einträge

Seit Oktober 2012 bin ich als Postdoc an der Carnegie Mellon University, School of Computer Science beschäftigt. Meine neue Webseite ist hier zu erreichen.

 

Forschungsschwerpunkt: 

  • Graph Mining
  • Subspace Clustering
  • Data Mining in hochdimensionalen Datenbanken

 

Tutorien auf internationalen Konferenzen, invited talks:

  • [PAKDD 2012] Tutorial "Discovering Multiple Clustering Solutions: Grouping Objects in Different Views of the Data", auf der Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Kuala Lumpur, Malaysia (Mai/Juni 2012)
  • [ICDE 2012] Tutorial "Discovering Multiple Clustering Solutions: Grouping Objects in Different Views of the Data", auf der IEEE International Conference on Data Engineering, Washington, DC, USA (April 2012)
  • [SDM 2011] Tutorial "Discovering Multiple Clustering Solutions: Grouping Objects in Different Views of the Data", auf der SIAM International Conference on Data Mining, Mesa, Arizona, USA (April 2011)
  • [ICDM 2010] Tutorial "Discovering Multiple Clustering Solutions: Grouping Objects in Different Views of the Data", auf der IEEE International Conference on Data Mining, Sydney, Australia (December 2010)
  • Folien zum Tutorial sind auf dieser Website vefügbar.
  • Invited Talk "Subspace Clustering: Introduction and Advanced Models", an der University of Antwerp, Belgien (April 2011)
  • Invited Talk "Subspace Clustering: Recent Challenges and Future Directions", an der Simon Fraser University, Vancouver, Kanda (Juni 2011)

 

Organisation (Editor, Workshops):

  • [MultiClust at MLj] Gast-Editor für das Machine Learning Journal. Special issue "MultiClust: Discovering, Summarizing and Using Multiple Clusterings"
  • [MultiClust 2011] "2nd MultiClust Workshop on Discovering, Summarizing and Using Multiple Clusterings" in Verbindung mit der ECML PKDD 2011, Athen, Griechenland 5-9 Sep. 2011

 

Open Source Projekt für Subspace Clustering:

OpenSubspace:
An Open Source Framework for Evaluation and Exploration of Subspace Clustering Algorithms in WEKA

http://dme.rwth-aachen.de/OpenSubspace/

 

Lehre:

  • Dozent der Vorlesungen
    • Exploring High-dimensional Data: Advanced Mining Techniques, SS 2012
    • Exploring Temporal and Graph Data: Mining & Retrieval, WS 2011/2012
  • Übungen zu
    • Advanced Data Mining Algorithms, SS 2010
    • Behandlung großer Datenmengen, WS 2009/10
    • Datenanalyse und Visualisierung, WS 2009/10
    • Algorithmen und Datenstrukturen, SS 2009
    • Modelle der Datenexploration, WS 2008/09
  • Regelmäßige Betreuung von Seminararbeiten und Praktika

 

Gutachtertätigkeit:

  • Mitglied in Programmkomitees:
    • SIGMOD 2013
      ACM SIGMOD International Conference on Management of Data
    • CIKM 2012
      ACM International Conference on Information and Knowledge Management
    • ECML PKDD 2012
      European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
    • MultiClust 2011 (chair), 2012
      Workshop on Discovering, Summarizing and Using Multiple Clusterings
  • Internationale Zeitschriften:
    • VLDBJ (The VLDB Journal)
    • DAMI (Data Mining and Knowledge Discovery Journal)
    • DKE (Data & Knowledge Engineering Journal)
    • TKDE (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
  • Internationale Konferenzen:
    • KDD 2009, 2010, 2011, 2012
      Knowledge Discovery and Data Mining
    • SDM 2010, 2011
      SIAM International Conference on Data Mining
    • PAKDD 2012
      Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
    • ICDE 2009, 2010, 2013
      IEEE International Conference on Data Engineering
    • EDBT 2009, 2010, 2011
      International Conference on Extending Database Technology
    • SSDBM 2010
      Statistical and Scientific Database Management
    • MDM 2012
      IEEE International Conference on Mobile Data Management

 

Betreuung von Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten:

  • Holger Hoffmann (mit Brigitte Boden)
  • Sebastian Raubach (MA; mit Ines Färber)
  • Patrick Gerwert (mit Ines Färber)
  • Matthias Hannen (mit Ines Färber)
  • Rubaiyat Sadat (mit Brigitte Boden)
  • Kittipat Virochsiri (mit Ines Färber)
  • Sascha Thiesies (mit Sergej Fries)
  • Simon Wollwage (mit Hardy Kremer)
  • David Kesselheim (mit Anca Ivanescu und Hardy Kremer)
  • Thomas Mausbach (mit Ines Färber und Hardy Kremer)
  • Arne Held (mit Hardy Kremer)
  • Sebastian Raubach (BA; mit Emmanuel Müller)
  • Jens Peveling
  • Brigitte Boden
  • Charlotte Laufkötter (mit Hardy Kremer)
  • Dominik Lenhard (mit Hardy Kremer)
  • Ines Färber (mit Emmanuel Müller)
  • Sergej Fries (mit Philipp Kranen)

 

Wissenschaftlicher Werdegang:

  • Gastwissenschaftler an der Simon Fraser University, Vancouver, Kanada (Mai und Juni 2011)
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informatik 9 (seit Juli 2008)
  • Promotion an der RWTH Aachen (Juni 2008 - März 2012)
    • Dissertation "Subspace Clustering for Complex Data"
    • Abschluss mit Auszeichnung "summa cum laude"
  • Studium der Informatik an der RWTH Aachen (Oktober 2003 - Mai 2008)
    • Diplomarbeit "Approximations for efficient subspace clustering in high-dimensional databases"
    • Abschluss mit Auszeichnung

 

Akademische Auszeichnungen:

  • ECML PKDD Best Paper Award für das Paper "DB-CSC: A density-based approach for subspace clustering in graphs with feature vectors", 2011
  • Friedrich-Wilhelm-Preis für die Diplomarbeit "Approximations for efficient subspace clustering in high-dimensional databases", 2009
  • Springorum-Denkmünze für das Diplom in der Informatik bestanden mit Auszeichnung, 2009
  • Schöneborn-Preis für das jahresbeste Vordiplom in der Informatik an der RWTH Aachen, 2006

 

Weitere Links:

(c) Stephan Günnemann, Stephan Guennemann, Stephan Gunnemann

Abschlussarbeit

Approximations for efficient subspace clustering in high-dimensional databases

with Exzellenzcluster UMIC
Betreuer: Müller E., Assent I., Krieger R.
Typ: Diplomarbeit

Subspace Clustering for Complex Data

Betreuer: Seidl T.
Typ: Dissertation