Publikationen LWS

Nachfolgend finden Sie eine Auswahl an Publikationen und Auftritte des Laboratory for Web Science (LWS).

  • Digitalisierung im Gesundheitswesen – von KI bis RPA, 65. ASUT Lunchforum, Fr. 11. Dezember 2020, Joachim Steinwendner.

  • „Big Data für GIS-Anwendungen“, GEOSummit 2018, Bern, Joachim Steinwendner

  • „Clinical Decision Support Systems“, PSY-Kongress 2018 der Schweizerischen Gesellschaft für Psychiatrie und Psychotherapie (SGPP), Bern, Joachim Steinwendner

  • Switch „Scale Up“-Projekt (Aufbau eines „Academic
    Cloud Services“), Interview LWS als Big Data Experte, Dezember 2015
  • HR Swiss Congress, “Information - Overload? Big Data als Entscheidungshilfe im HR”, September 2014, Keynote-Speaker Marcel Blattner

  • Big Data World Congress, “Big Data in HR - Opportunities and Risks”, London, Juni 2014, Marcel Blattner

  • Big Data World Congress, “Data Scientist - ein neues Berufsbild”, München, Dezember 2013, Marcel Blattner

  • EUROFORUM Big Data Zürich, “Was ist ein Data Scientist?”, Zürich, August 2013, Marcel Blattner

  • Preferential Attachment in Online Networks: Measurement and Explanations, Jerome Kunegis, Marcel Blattner, and Christine Moser, 2013, Accepted for the Web Science Conference Web'Sci 2013, Paris 

  • Recommender Systems for Continuing Education Courses, 18.12.12, accepted at Workshop on Data Analysis and Interpretation for Learning Environments (DAILE’13)

  • Recommendation systems in the scope of opinion formation: a model. Accepted for the RecSys2012 Conference in Dublin (9.9.12-13.9.12)

  • Invited talk at Netflix, Los Gatos, USA. Title: A physicist view on the Recommender Research Ecosystem, 21.4.2012,  Dr. Marcel Blattner

  • M. Perani, S. Baraldo, M. Decker, A. Vandone, A. Valente, and B. Paoli. «Track geometry prediction for Laser Metal Deposition based on on-line artificial vision and deep neural networks» Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 79, (2023), 102445, https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102445. 

  • J. Steinwendner, R. Schwaiger, Buch: Neuronale Netze programmieren mit Python, 2. Auflage, Rheinwerk-Verlag, Bonn (2020)

  • J. Steinwendner, Telemedizin – alter Wein in neuen Schläuchen?, IT for Health (2020)

  • Steinwendner, Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme – von Datenrepräsentation zur Künstlichen Intelligenz. Buchbeitrag im Sammelband «Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen», Hrsg. K. Kassel, C. Rasche, M. Pfannstiel, Heidelberg, Springer Verlag (2020).

  • Martina Perani, Michael Decker, Wo steht die Schweiz beim Energy Challenge 2050?, Unternehmerzeitung (2020).

  • Beatrice Paoli, Martina Perani und Priska Burkard, Frauen in Data Science, Computerworld (2020).

  • U. Künzi, M. Perani, Neuer Schub für Open Data, Computerworld (2019).

  • M. Perani, J. Steinwendner, Adaptiv, komfortabel und effizient sind die Gebäude der Zukunft, Professional Computing (2019).

  • R. Schwaiger und J. Steinwendner, Buch: Neuronale Netze programmieren mit Python, Rheinwerk-Verlag, Bonn, (2019).

  • Steinwendner, Künstliche Intelligenz in der Diagnostik und die neue Europäische Medizinprodukte-Verordnung (MDR), IT for Health (2019).

  • J. Steinwendner,Künstliche Intelligenz – Sind die Risiken gelb gefärbt?, FFHS-Blog (2019).

  • Paoli, M. Perani, Blockchain: Möglichkeiten und Grenzen, Organisator (2019).

  • B. Tödtli, U-M. Künzi, Betrugserkennung mit KI, KMU Rundschau (2019).

  • B. Paoli, M. Decker, Data Scientists – ein neues Berufsbild mit Zukunft, Aktuelle Technik (2019).

  • B. Paoli, M. Perani, J. Steinwendner, Wie Big Data Mehrwert in die Firma bringt, Aktuelle Technik (2018).

  • B. Tödtli, Deep Learning als Chance für KMU?, Netzwoche (2017).

  • B. Tödtli, Deep Learning: Chancen und Risiken für KMU, KMU Rundschau (2018).

  • Beatrice Paoli, Monika Laner, Beat Tödtli und Jouri Semenov, Buch: Frontiers in Data Science, Kapitel 9: The evolution of recommender systems: From the beginning to the Big Data era

  • Big Data: Drigend gesucht 2018, Oliver Ittig und Beatrice Paoli

  • Künstliche Intelligenz im Schweizer Gesundheitswesen – Chancen und Herausforderungen, Joachim Steinwendner, Martina Perani, IT for Health

  • Oliver Ittig, Wie Daten sichtbar werden 2017

  • Deep Learning als Chance für KMUs?, Beat Tödtli, Netzwoche, August 2017

  • Beat Tödtli, Monika Laner, Jouri Semenov, Beatrice Paoli, Marcel Blattner, and Jérôme Kunegis (2016): Continuous-time quantum walks on directed bipartite graphs, Phys. Rev. A 94, 052338 – Published 30 November 2016

  • Beatrice Paoli, Monika Laner, Andrea L. Sablone, Hagen Worch, «Big Data, Big Chance», Computerworld, Oktober 2016

  • Mokryn O, Wagner A, Blattner M, Ruppin E, Shavitt Y (2016) The Role of Temporal Trends in Growing Networks. PLoS ONE 11(8): e0156505. doi: 10.1371/journal.pone.0156505, The Role of Temporal Trends in Growing Networks

  • Beat Tödtli, Monika Laner, Jérôme Kunegis, Marcel Blattner, Beatrice Paoli (2016), Continuous-Time Quantum Walks on Directed Bipartite Graphs, eprint arXiv:1606.00992

  • Blattner, Marcel (2014), Big Data für KMU, Blickpunkt KMU, Ausgabe Mai

  • Blattner, Marcel (2014), Big Data – das Potential zum totalen Unsinn, KMU Rundschau, Ausgabe März

  • Blattner, Marcel & Meier, Andreas (2013), Web Monitoring, Dpunkt. Verlag GmbH (Oktober 2013), ISBN 978-3864900617

  • Blattner, Marcel (2013), Web Monitoring - Eine Einführung. In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, October 2013, Volume 50, Issue 5, pp 7-12

  • Mokryn Ossi, Blattner Marcel, Yuval Shavit (2013), The Role of Trends in Evolving Networks, Pre-Print arxiv.org

Complex Networks and Recommender Systems

  • Paul-Martin Putora, Marcel Blattner, Alexander Papachristofilou, Fabio Mariotti, Beatrice Paoli, Ludwig Plasswilm (2010): Dodes (diagnostic nodes) for Guideline Manipulation, Journal of Radiation Oncology Informatics, Vol 2, No 1

  • Blattner, M., Sultanow, E (2010): Semantic methods to capture Awareness in Business Organizations, accepted for publication in J.UCS – Journal of Universal Computer Science. Presented at I-KNOW 2010, Graz. 

  • Blattner, Marcel (2009), B-Rank: A  top N Recommendation Algorithm, arXiv:0908.2741, in Proceedings of International Multi-Conference on Complexity, Informatics and Cybernetics, Volume 1, pp. 336-341

  • Zhang, Yi-Cheng; Blattner, Marcel; Yi-Kuo Yu (2008), Heat Conduction Process on Community Networks as a Recommendation Model, Phys. Rev. Lett. 99, 154301

  • Blattner, Marcel (2007), When are recommender system useful? arXiv:0709.2562v1

  • Blattner, Marcel; Maslov, Sergei; Zhang, Yi-Cheng (2007), Physica A: Statistical and Theoretical Physics Volume 373

Semantic Web

  • Zimmermann, Heinrich (2006), Ontologieentwicklung. In Brodmann, Christoph; Volz, Axel (Hrsg.): Wissensmanagement-Tagung vom 16. November 2006 in Regensdorf. Fernfachhochschule Schweiz. (Tagungsband)

  • Jossen, Stephan; Käsermann, Marie-Louise, Altorfer, Andreas; Foppa, Klaus; Zimmermann, Heinrich (2000), The study of emotional processes in communication (II): Peripheral Blood Flow as an Indicator of Emotionalization. Behavior Research Methods.

  • Zimmermann, Heinrich (2000),  Nachweis und Modellierung eines Inversionsphänomens des Richtungshörens. Inauguraldissertation. Philosophisch-naturwissenschaftliche Fakultät, Universität Bern.

  • Seyfried, Michael; Heuerding Alain, Zimmermann, Heinrich (1996), Efficient loop-check for backward proof search in some non-classical logics. In Tableaux 96: Proceedings of the 5th Workshop on Theorem Proving with Analytic Tableaux and Related Methods, LNAI 1071, 210-225. Springer.

  • Zimmermann, Heinrich (1995), A Directed Tree Calculus for Minimal Tense Logic. Master’s Thesis. Institut für Informatik und angewandte Mathematik, Universität Bern.