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Prof. Myra Spiliopoulou

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Fakultät für Informatik

Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme

Prof. Myra Spiliopoulou ist Wirtschaftsinformatikprofessorin und leitet die Arbeitsgruppe "Knowledge Management and Discovery" (KMD). Der Name der Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik II - KMD- steht für - Knowledge Management & Discovery-, also für die Entdeckung und Verwaltung von Wissen. Der Schwerpunkt liegt auf Data Mining Methoden für die Extraktion von entscheidungsrelevantem Wissen aus Daten.

Schwerpunkt der Arbeitsgruppe KMD ist die Analyse von dynamischen Daten. Wir entwickeln Methoden zur Adaption und Monitoring von Modellen auf dynamisch komplexen Daten. Unsere Anwendungsgebiete sind Kundenprofiling ( insb. für Empfehlungsmaschinen ) und Analyse von medizinischen Daten.

Profil • Service

Vita

09/82 - 06/86

Studium der Mathematik an der Universität Athen

09/86 - 01/89

Datenbank-Programmierung in Unternehmen

01/89 - 11/94

Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Informatik der Universität Athen

1992:

Promotion in der Informatik an der Universität Athen zum Thema der parallelen Anfrageoptimierung

12/94 - 08/2000

Wissenschaftliche Mitarbeiterin (C1) am Institut für Wirtschaftsinformatik, Humboldt-Universität zu Berlin

06/2000:

Habilitation in der Wirtschaftsinformatik

09/2000 - 03/2001

Gastprofessorin der Wirtschaftsinformatik an der ITI/FIN, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

04/2001 - 01/2003

Professorin der "Wirtschaftsinformatik des E-Business" an der Handelshochschule Leipzig (HHL)

seit 02/2003

Professorin der Wirtschaftsinformatik an der ITI/FIN, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Expertenprofil

Der Name der Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik II - KMD- steht für - Knowledge Management & Discovery-, also für die Entdeckung und Verwaltung von Wissen. Der Schwerpunkt liegt auf Data Mining Methoden für die Extraktion von entscheidungsrelevantem Wissen aus Daten.

Schwerpunkt der Arbeitsgruppe KMD ist die Analyse von dynamischen Daten. Wir entwickeln Methoden zur Adaption und Monitoring von Modellen auf dynamisch komplexen Daten. Unsere Anwendungsgebiete sind Kundenprofiling ( insb. für Empfehlungsmaschinen ) und Analyse von medizinischen Daten.

Serviceangebot

Methoden und Lösungen für die Analyse von:
  • Web Daten
  • Kundendaten
  • Datenströmen
  • medizinischen Daten
Datenanalyse für Empfehlungsmaschinen.

Forschung • Kooperationen

Projekte

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Kooperationsliste

  • Sabancı University Istanbul
  • Ludwig-Maximilians-Universität München
  • Volkswagen
  • Aristotle University of Thessaloniki
  • Karl-Franzens-Universität Graz
  • Prudsys AG
  • Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald
  • Center of Biomedical Technology, Madrid, Spain
  • Polytecnical University of Madrid, Spain
  • University of Porto, Portugal
  • Universitätsklinikum Magdeburg
  • Orange Labs (France Telecom R&D)
  • LIN - Leibniz Institut für Neurobiologie Magdeburg
  • Leibniz Universität Hannover
  • Universitätsklinikum Regensburg
  • Universität Bielefeld
  • ifak system GmbH

Publikationen

Top-5 Publikationen

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Publikationsliste

2017
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2016
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2015
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2014
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2013
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ältere
2012
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2011
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2010
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2009
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2008
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2007
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2006
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2005
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2004
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2003
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2001
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