Universitätsplatz 2
39106
Magdeburg
Tel.:+49 391 6758967
Prof. Myra Spiliopoulou
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
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.
Forschungsnews • Profil • Service
News
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
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
Beratung, Methoden und Lösungen für:
* explorative Analyse von klinischen und epidemiologischen Daten
* Analysen für mHealth / eHealth Anwendungen
* Opinion Mining
* Empfehlungsmaschinen
Forschung • Kooperationen
Projekte
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