Dr. rer. nat. Emmanuel Müller

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Email:mueller@informatik.rwth-aachen.de
Webseite:http://www.ipd.kit.edu/~muellere/
Publikationen: 51 Einträge

Seit November 2010 ist Dr. Müller nicht mehr an der RWTH Aachen. Aktuelle Information finden Sie auf der Webseite von Dr. rer. nat. Emmanuel Müller am Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

 

 

Forschungsschwerpunkt:

  • Effiziente Wissensextraktion in großen Datenbanken
    • Subspace Clustering
    • Outlier Mining
    • Data Mining in hochdimensionalen Datenbanken
  • Anwendungen in
    • Bioinformatik
    • Mobile Kommunikationsnetzwerke
    • Business Intelligence

 

Forschungsprojekt:

UMIC-LogoForschungscluster UMIC

Forschungsbereich B:

Mobile Stream Data Mining

Forschungsbereich D:

Energieeffizienz von mobilen Anwendungen

Weitere Forschungsprojekte und Kooperationen:

  • [2006-2010] Forschungsprojekt Subspace Mining
  • [2007-2008] Europäisches Forschungsprojekt NISIS
  • [2007] Lehrstuhl für Pathologie (Dr. Michael Baudis)
  • [2007-2009] Lehrstuhl für Zellbiologie (Prof. Martin Zenke)
  • [2008] National Instruments (Stefan Romainczyk)
  • [2008] AT&T Labs Research (Divesh Srivastava, PhD)
  • [2008] Virtual Reality Center Aachen (Dr. Torsten Kuhlen)
  • [2008] Institut für Molekulare Biotechnologie (Dr. Kurt Hoffmann)
  • [2008-2010] Forschungsprojekt Outlier Ranking
  • [2009] SAP Research Center in Karlsruhe (Nina Oertel)
  • [2009] Aucos Elektronische Geräte GmbH (Egbert König)

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/

 

Evaluation Study (VLDB 2009):

Evaluating Clustering in Subspace Projections of High Dimensional Data

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

 

Tutorien auf internationalen Konferenzen:

  • [ICDM 2010] "Discovering Multiple Clustering Solutions: Grouping Objects in Different Views of the Data" auf der IEEE International Conference on Data Mining, Sydney, Australia (2010)
  • [SDM 2011] "Discovering Multiple Clustering Solutions: Grouping Objects in Different Views of the Data" auf der SIAM International Conference on Data Mining, Mesa, Arizona, USA (2011)
  • [ICDE 2012] "Discovering Multiple Clustering Solutions: Grouping Objects in Different Views of the Data" auf der IEEE International Conference on Data Engineering, Washington, DC, USA (2012)

    Folien und weiteres Material wird auf unserer Tutorium Website bereitgestellt.

 

Workshop Organisation:

  • [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

 

Lehre:

  • Dozent in der Vorlesung
    • Advanced Data Mining Algorithms, SS 2010
  • Übungen zu den Vorlesungen
    • Data Mining Algorithms, WS 2008/09
    • Advanced Data Mining Algorithms, SS 2008
    • Indexstrukturen für Datenbanken, WS 2007/08
  • Betreuung von Praktika:
    • Softwarepraktikum "Anwendung und Evaluierung von Data Mining Techniken", SS 2009
    • Data Mining Algorithmen, WS 2008/09
    • Data Mining Algorithmen, WS 2007/08
    • Softwarepraktikum "Datenstrukturen", SS 2007
  • Regelmäßige Betreuung von Seminararbeiten

 

INTEGER Lehrkonzept:

INTEGER (INTEGration of Education and Research) ist ein Konzept zur Integration von Lehre und Forschung. Eine Projektbeschreibung, erreichte Erfolge und Publikationen sind unter INTEGER zu finden. In INTEGER wurden folgende Studenten frühzeitig an das wissenschaftliche Arbeiten herangeführt und im Rahmen von Praktika oder als studentische Hilfskräfte angeleitet.

  • Sebastian Raubach
  • Patrick Gerwert
  • Matthias Hannen
  • Thomas Mausbach
  • Pascal Spaus
  • Yannick Thill
  • Leonid Pishchulin (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
  • Marian Van de Veire
  • Ines Färber (wissenschaftliche Mitarbeiterin)
  • Sergej Fries (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
  • Anca-Maria Ivanescu (wissenschaftliche Mitarbeiterin)
  • Timm Jansen
  • Matthias Schiffer (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
  • Michael Nett (wissenschaftliche Laufbahn angestrebt)
  • Felix Reidl (wissenschaftliche Laufbahn angestrebt)

 

Betreuung von Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten:

  • Sebastian Raubach (mit Stephan Günnemann)
  • Thomas Ramm
  • Charlotte Laufkötter (mit Stephan Günnemann und Hardy Kremer)
  • Adriola Faqolli (mit Marwan Hassani)
  • Lingyu Wang
  • Ines Färber (mit Stephan Günnemann)
  • Matthias Schiffer
  • Stephan Günnemann (mit Ira Assent und Ralph Krieger)
  • Babak Ahmadi (mit Ira Assent und Ralph Krieger)
  • Thorsten Wessling (mit Philipp Kranen)
  • Uwe Steinhausen (mit Ira Assent und Ralph Krieger)

 

Gutachten:

  • Internationale Konferenzen und Journals
    • VLDB Journal (International Journal on Very Large Data Bases)
    • KDD 2010 (Knowledge Discovery and Data Mining)
    • SSDBM 2010 (International Conference on Scientific and Statistical Database Management)
    • SDM 2010 (SIAM International Conference on Data Mining)
    • EDBT 2010 (International Conference on Extending Database Technology)
    • ICDE 2010 (IEEE International Conference on Data Engineering)
    • DMKD Journal (Data Mining and Knowledge Discovery Journal)
    • KDD 2009 (Knowledge Discovery and Data Mining)
    • DKE Journal (Data & Knowledge Engineering Journal)
    • EDBT 2009 (International Conference on Extending Database Technology)
    • ICDE 2009 (IEEE International Conference on Data Engineering)
    • EDBT 2008 (International Conference on Extending Database Technology)
    • ICDE 2008 (IEEE International Conference on Data Engineering)

 

Wissenschaftlicher Werdegang:

  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informatik 9 (Feb. 2007 - Okt. 2010)
  • Promotion (Feb. 2007 - Jun. 2010):
    • Promotion zum Dr. rer. nat. an der RWTH Aachen
    • Dissertation "Efficient Knowledge Discovery in Subspaces of High Dimensional Databases"
    • Abschluss mit Auszeichnung "summa cum laude"
  • Studium (WS 2002/03 - WS 2006/07):
    • Diplomstudiengang Informatik an der RWTH Aachen
    • Diplomarbeit "Effizientes dichte-basiertes Subspace Clustering"
    • Abschluss mit Auszeichnung

 

Sprachen:

  • Deutsch
  • Englisch
  • Griechisch

 

Abschlussarbeit

Efficient Knowledge Discovery in Subspaces of High Dimensional Databases

Betreuer: Seidl T.
Typ: Dissertation