Semantische Suche

Diese Seite oder Aktion erfordert JavaScript, damit sie funktioniert. Bitte aktiviere JavaScript in deinem Browser oder verwende einen Browser, der dies unterstützt, damit diese Funktionalität wie gewünscht angeboten werden kann. Weitere Informationen sind auf der entsprechenden Hilfeseite vorhanden.

Optionen | Suche Alle Einträge löschen |

Abfrageanweisungen (Bedingungen)

Ausgabeanweisungen (Anzeige)

Optionen

Parameter [+]

source:

Legt fest, welche alternative Datenquelle für die Ermittlung der Abfrageergebnisse genutzt werden soll

limit:

Legt fest, wie viele Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse maximal angezeigt werden sollen

offset:

Legt fest, ab dem wievielten Ergebnis mit der Ausgabe der Abfrageergebnisse begonnen werden soll

link:

Legt fest, ob die Datenwerte der Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse als Link angezeigt werden sollen

headers:

Legt fest, ob Überschriften bzw. Attributbezeichnungen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse verwendet werden sollen

mainlabel:

Legt fest, welche Überschrift oder Bezeichnung für die Hauptergebnisspalte bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

intro:

Legt fest, welcher Text vor der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

outro:

Legt fest, welcher Text nach der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

searchlabel:

Legt fest, welcher Text als Link zur Ausgabe weiterer Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

default:

Legt fest, welcher Text angezeigt werden soll, sofern keine Abfrageergebnisse vorhanden sind

import-annotation:

Legt fest, ob die zusätzlich annotierten Daten während des Parsens einer Seite kopiert werden sollen

propsep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributen der Ergebnisse genutzt werden soll

valuesep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributwerten der Ergebnisse genutzt werden soll

template:

Legt fest, welche Vorlage zum Anzeigen der Abfrageergebnisse verwendet werden soll

named args:

Legt fest, ob Bezeichnungen für die Parameter an die Vorlage bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse weitergegeben werden sollen

userparam:

Legt fest, welcher Wert jedem Vorlagenaufruf übergeben wird, sofern eine Vorlage genutzt wird

class:

Legt fest, welche zusätzliche CSS-Klasse genutzt werden soll

introtemplate:

Legt fest, welche Vorlage vor der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll

outrotemplate:

Legt fest, welche Vorlage nach der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll

sep:

Legt fest, welches Trennzeichen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse genutzt werden soll

Sortierbedingungen

Löschen

Sortierbedingung hinzufügen

ErgebnisCodeFehleranalyseExtra

Zum Einbetten dieser Abfrage in eine Wikiseite kann der unten angegebene Code verwendet werden:

{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Forschungsgruppe::Web Science]] [[Abschlussarbeitsstatus::Abgeschlossen]] [[Abschlussarbeitstyp::Master]]
 |?Titel
 |?Vorname
 |?Nachname
 |?Abgabe
 |?Betreuer
 |?Partner
 |format=template
 |limit=50
 |offset=120
 |link=none
 |sort=
 |order=asc
 |mainlabel=
 |intro=<h5>Masterarbeit</h5>
 |outro=<br />[[#top | &#8593; top]]<br /><br />
 |template=Abschlussarbeit_abgeschlossen_anzeigen
}}

Ergebnisse 121 – 161 vorherige 50 20 50 100 250 500 nächste 50

JSON CSV RSS RDF

Die Abfrage [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Forschungsgruppe::Web Science]] [[Abschlussarbeitsstatus::Abgeschlossen]] [[Abschlussarbeitstyp::Master]] wurde von der Datenbank „"SMWSQLStore"“ in 0.0217 Sekunden beantwortet.

Masterarbeit

Lorenz Rossmann
Text Mining for Early Warnings of Credit Defaults
Abgabe: 8 Dezember 2016, Betreuer: York Sure-Vetter, Steffen Thoma

Marvin Gießing
Predictive Maintenance
Abgabe: 29 März 2019, Betreuer: York Sure-Vetter, Achim Rettinger

Michael Lüder
Webdatenextraktion mit Self-Attention Netzen
Abgabe: 29 November 2019, Betreuer: York Sure-Vetter, Patrick Philipp

David Weiß
Empirical Analysis of Completeness and Uniformity in Knowledge Graphs
Abgabe: 20 April 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Lars Heling

Marco Goltze
Linked Open Data usage in Business Intelligence systems
Abgabe: 1 Juni 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Michael Färber

Chang Qin
A Bag Semantics for Federated SPARQL Queries
Abgabe: 28 Februar 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Maribel Acosta

Elena Wössner
Estimating Join Cardinalities of SPARQL Queries with Deep Learning
Abgabe: 28 Februar 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Maribel Acosta

Alena Schmickl
Inconsistency detection approach for evolving knowledge graphs based on medical coding
Abgabe: 31 Januar 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Maribel Acosta

Xuan-Mai Le
SPARQL Query Generator over Knowledge Graphs
Abgabe: 9 Februar 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Maribel Acosta

Michael Rößler
Entwicklung eines Frameworks zur Bewertung von Daten und deren Qualität für den Einsatz von maschinellen Lernverfahren in Industrie 4.0 Anwendung
Abgabe: 14 September 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Tarek Saier

Axel Kimmel
Prediction of critical quality feedback for product configurations with machine learning
Abgabe: 1 Januar 2020, Betreuer: York Sure-Vetter, Tobias Käfer

Daniel Markus Hagenmayer
Exploring Convolutional Neural Networks - Labelling of filters
Abgabe: 23 November 2020, Betreuer: Maribel Acosta, Anna Nguyen

Helen Schneider
Enterprise-wide Process Automation in Virtual Manufacturing Environments using Semantic Web Technologies
Abgabe: 31 Juli 2020, Betreuer: Maribel Acosta, Tobias Käfer

Lin Ao
Enhancing the Microsoft Academic Knowledge Graph
Abgabe: 28 September 2020, Betreuer: Maribel Acosta, Michael Färber

Nevena Nikolajevic
Domain-specific Word Embeddings to Enable Ontology-Population
Abgabe: 29 Dezember 2020, Betreuer: Lars Heling, Maribel Acosta

Kai Jungel
Rich Reinforcement: Feature Feedback with Adversarial Penalization
Abgabe: 31 Juli 2020, Betreuer: Patrick Philipp, Maribel Acosta

Daniela Kaun
Explaining Reinforcement Learning through its World Model
Abgabe: 28 Oktober 2020, Betreuer: Patrick Philipp, Maribel Acosta

Christoph Hermann-Josef Braun
Confidentiality, Integrity and Availability in incrementally created distributed Knowledge Graphs
Abgabe: 29 April 2021, Betreuer: Tobias Käfer, Michael Färber

Igor Shapiro
Sequence Labeling for Reference Parsing of Cyrillic Script Scholarly Data
Abgabe: 27 Juni 2021, Betreuer: Michael Färber, Tarek Saier

Tim Bossenmaier
Visual Process Monitoring A Low-Code Approach to Digitalizing and Monitoring Manufacturing Processes
Abgabe: 31 Mai 2021, Betreuer: Michael Färber, Philipp Zehnder

Lucas Cazzonelli
Towards Autoencoders for Feature Extraction
Abgabe: 31 Mai 2021, Betreuer: Michael Färber, Cedric Kulbach

Samuel Printz
Leveraging Structural Information from Knowledge Graphs for Entity Linking
Abgabe: 28 Juli 2021, Betreuer: Michael Färber, Kristian Noullet

Simon Richebächer
Enabling API Interoperability with Ontology Matching
Abgabe: 11 Oktober 2021, Betreuer: Michael Färber, Jacqueline Höllig

Haiou Wan
Automated Deep Generative Modeling for Time Series Analysis
Abgabe: 26 Juli 2021, Betreuer: Michael Färber, Jacqueline Höllig, Marco Heyden

Meng Luan
Disambiguating Bibliographic References in Large Scholarly Datasets
Abgabe: 2 November 2021, Betreuer: Michael Färber, Tarek Saier

Lucas Reissenberger
Applying Text Recognition to Mixed Handwritten and Printed Forms
Abgabe: 28 Januar 2022, Betreuer: Steffen Thoma, Michael Färber

Emilie Geiler
Towards Online Analysis with Neural Networks
Abgabe: 14 Februar 2022, Betreuer: Michael Färber, Cedric Kulbach

Daniel Ebi
Dealing with Concept Drift in Federated Learning
Abgabe: 3 Januar 2022, Betreuer: Michael Färber, Marco Heyden

Hendrik Becker
Interoperability of Hyperledger Aries and Solid Pods in the Context of Verifiable Credentials and Their Representation
Abgabe: 27 April 2022, Betreuer: Tobias Käfer, Christoph Braun

Thimo Schulz
Leveraging Metadata and Annotations to Improve Scholarly Open-Domain Question Answering
Abgabe: 28 Juni 2022, Betreuer: Michael Färber

Johan Krause
SemOpenAlex: A Knowledge Graph and Entity Embeddings of OpenAlex
Abgabe: 21 Dezember 2022, Betreuer: Michael Färber

Jan Henze
Using Few Shot Learners to derive and execute Linked Data process descriptions
Abgabe: 27 April 2023, Betreuer: Dr. Tobias Käfer, Partner: Dr. Markus Schmitz (Aleph Alpha GmbH)

Using Graph Neural Networks to Predict Future Trends in Science
, Betreuer: Tarek Saier

David Blumenthal
GPT-Vérité – A model for flexible truthful text generation / GPT-Vérité – ein Model für wahrheitsgetreue Text Generation
Abgabe: 30 August 2023, Betreuer: Michael Färber

Florian Lukas Rudolph
Continuous Text Representation Augmentation for Supervised Relation Classification
Abgabe: 7 September 2023, Betreuer: Michael Färber, Nicholas Popovic

David Lamprecht
Leveraging Semantics for Graph Neural Network-based Recommendation
Abgabe: 4 Oktober 2023, Betreuer: Michael Färber

Xinni Wang
Optimising Linked Traversal-based Querying of Linked Data on the Web using Shape Trees
Abgabe: 1 November 2023, Betreuer: Tobias Käfer

Daniel Gomm
Counterfactual Explanations for Black-Box Models on Dynamic Graphs
Abgabe: 12 Dezember 2023, Betreuer: Zhan Qu

Annika Lukat
Eine KI-basierte Matching-Methode zur Identifikation ähnlich zu bepreisender Artikel
Abgabe: 1 März 2024, Betreuer: Michael Färber, Jaqueline Hoellig

Malte Knauff
Navigating XAI: Investigating the performance trade-off between prediction and post-hoc explainability
Abgabe: 3 April 2024, Betreuer: Michael Färber, Jacqueline Hoellig

Adrian Oberföll
A Knowledge Injection Evaluation Framework for Improving Factual Accuracy in Generative Language Models
Abgabe: 29 Februar 2024, Betreuer: Michael Färber, Nicholas Popovic

<a href="#top"> ↑ top</a>