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Projektbeschreibung
Geschäftsbeziehungen entstehen durch die Verknüpfung von Angebot und Nachfrage. Die Digitalisierung führt dabei per se zu sich verändernden Bedingungen, die durch zunehmende Flexibilität, Mobilität und Agilität gekennzeichnet sind. Durch verkürzte Innovationszyklen steigen einerseits die Erwartungen an die Schnelligkeit von Marktpotenzialanalysen für neue Produkte und Dienstleistungen („Waren“), andererseits muss die Zusammenstellung von Verbundpartnern zur Bearbeitung von Projekten mit passenden Unternehmen unter Gesichtspunkten fachlicher und überfachlicher Kompetenzen zunehmend flexibel gestaltet werden („Wissen“).
Die zu verarbeitenden extremen Datenmengen sowie die damit einhergehende Dynamik der Daten machen eine herkömmliche, manuelle Auswertung nahezu unmöglich. Ziel ist es daher, die genannten Aspekte in der Organisation von Geschäftsbeziehungen mit den Methoden Künstlicher Intelligenz zu fördern und Wissen aus der Analyse von Big Data wirtschaftlich zum Nutzen aller Beteiligten zu verwerten.
Forschungsbeitrag
Erforschung effektiver Darstellungen und Informationsextraktion von inhomogenen Datensätzen; Erforschung effektiver Darstellungen von Entitätenbeziehungen.
Projektträger
Projektdauer
01.05.2019 – 31.10.2021
Kontakt
Projektpartner
Publikationen
- Unsupervised Learning of Joint Embeddings for Node Representation and Community Detection In the Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track - European Conference (2021), 2021. Details URL BIB
- Metapath- and Entity-aware Graph Neural Network for Recommendation In Arxiv, . 2020. Details URL BIB



