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Kaufmann Michael HSLU I

Prof. Dr. Michael Kaufmann Michael Kaufmann

Dozent

Kaufmann Michael HSLU I

Hochschule Luzern – Informatik

Raum 70
Campus Zug-Rotkreuz
Suurstoffi 1
6343 Rotkreuz


Forschung

Dozent

+41 41 757 68 48

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Biografie

 

Beruflicher Werdegang

  • Seit 2016: Dozent für Datenbanken, Hochschule Luzern – Informatik in Rotkreuz
  • 2014-2016: Dozent Informatik, Hochschule Luzern – Technik & Architektur, Horw
  • 2011-2014: Business Analyst, FIVE Informatik AG, Schönbühl
  • 2009-2011: Datenarchitekt, Die Mobiliar, Bern
  • 2005-2008: Data Warehouse Analyst, PostFinance, Bern
  • 2000: Praktikant E-Business, IBM Schweiz, Bern

Ausbildung

  • 2014-2015: Zertifikat in Hochschuldidaktik, Zentrum für Lernen und Lehren, Hochschule Luzern
  • 2008-2012: Berufsbegleitendes Doktorat Informatik, Forschungsgruppe Informationssysteme, Universität Fribourg
  • 1999-2005: Studium Informatik mit Nebenfach Recht und Psychologie, Universität Fribourg
  • 1998-1999: Sprachaufenthalt, Northridge CA, Diploma in International Studies
  • 1993 - 1998: Wirtschaftsgymnasium Bern-Neufeld, Matura
Fächer
  • Database Systems
  • Data Science Basics
  • Database Management for Data Scientists

Projekte

Forschungsprojekte

  • IAC
  • IAC
  • Vorhersage-Modell zur Früherkennung von Risikoverhalten bei Spielerinnen und Spielern im Online-Glücksspiel
  • People Analytics. Algorithmisierte Bewertung und Datenkulturen im Feld der People Analytics
  • Automatisierte Empfehlungen für Aus- und Weiterbildungen mittels Bildungsgraphen
  • X-MAS: Plattformübergreifende Mediatior-, Assoziations- und Suchmaschine
  • Proof of Concept Social Media Analyse
  • Faireconomy.ch
  • Predictive Analytics für Telekom Marketing Kampagnen
  • IS Regionalität von Tweets
  • Persönliches Datenmanagement
  • Intuitive Knowledge Connectivity
  • Erforschung des Nutzens von Fuzzy Logik für die Analyse von Big Data am Beispiel Fuzzy Location Systems

Publikationen und Präsentationen

Publikationen und Präsentationen - Buch/Katalog

  • Meier, Andreas & Kaufmann, Michael (2016). SQL- & NoSQL-Datenbanken. Berlin Heidelberg: Springer.
  • Kaufmann, Michael (2014). Inductive Fuzzy Classification in Marketing Analytics. Cham Heidelberg New York Dordrecht London: Springer International Publishing.

Publikationen und Präsentationen - Artikel, Rezension; peer reviewed

  • Kaufmann, Michael (2019). Big Data Management Canvas: A Reference Model for Value Creation from Data. Big Data and Cognitive Computing, 3(1), 19.
  • Mazzola, Luca; Siegfried, Patrick; Waldis, Andreas; Kaufmann, Michael & Denzler, Alexander (2018). A domain specific ESA inspired approach for document semantic description. Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Intelligent Systems (IS), nd.
  • Waldis, Andreas; Mazzola, Luca & Kaufmann, Michael (2018). Concept Extraction with Convolutional Neural Networks. Proceedings of the 7th International Conference on Data Science, Technology and Applications, 118-129.
  • Kaufmann, Michael (19.10.2015). Fuzzylogik: Eine Revolution des Geistes. Informatik Spektrum, 1-8.
  • Nawroth, Christian; Schmedding, Matthäus; Brocks, Holger; Kaufmann, Michael; Fuchs, Michael & Hemmje, Matthias (2015). Towards Cloud-Based Knowledge Capturing Based on Natural Language Processing. Procedia Computer Science, 5(68), 206-216. doi: 10.1016/j.procs.2015.09.236
  • Kaufmann, Michael; Meier, Andreas & Stoffel, Kilian (2015). IFC-Filter: Membership function generation for inductive fuzzy classification. Expert Systems with Applications, 21(42), 8369-8379.

Publikationen und Präsentationen - Artikel, Rezension; not peer reviewed

  • Kaufmann, Michael (01.08.2014). Die Geister die wir riefen. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 51(4), 383-385.
  • Kaufmann, Michael; Kurochkina, Daria; Stoffel, Kilian & Koller, Thomas (31.10.2013). Induktive unscharfe Datenassoziierung: Fallstudie enersis suisse AG. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 50(5), 45-55.
  • Zumstein, Darius; Meier, Andreas & Kaufmann, Michael (2009). Erfolgsmessung von NPO Webplattformen. Fachzeitschrift für Verbands- und Nonprofit-Management (VM), 35(3), 16-27.

Publikationen und Präsentationen - Buchkapitel/Gesetzeskommentar/Lexikonartikel

  • Hauser, Christoph; Delbiaggio, Katia & Kaufmann, Michael (2018). The proximity bias of communication recorded on Twitter in Switzerland. In Urban Grasjö; Charlie Karlsson; Iréne Bernhard (Hrsg.), Geography, Open Innovation and Entrepreneurship (S. 190-220). Cheltenham and Northhampton: Edward Elgar.
  • Emmenegger, Sandro; Lutz, Jonas & Kaufmann, Michael (2016). Merging Bottom-Up and Top-Down Knowledge Graphs for Intuitive Knowledge Browsing. In Troels Andreasen; Henning Christiansen; Janusz Kacprzyk; Henrik Larsen; Gabriella Pasi; Olivier Pivert; Guy De Tré; Maria Amparo Vila; Adnan Yazici; Sławomir Zadrożny (Hrsg.), Flexible Query Answering Systems 2015 (S. 445-459). Cham Heidelberg New York Dordrecht London: Springer Verlag.
  • Kaufmann, Michael; Waldis, Andreas; Siegfried, Patrick; Wilke, Gwendolin; Portmann, Edy & Hemmje, Matthias (2016). Intuitive Knowledge Connectivity: Design and Prototyping of Cross-Platform Knowledge Networks. In Franz Lehner, Nora Fteimi (Hrsg.), Knowledge Science, Engineering and Management (S. 337-348). Cham, Switzerland: Springer International Publishing.
  • Kaufmann, Michael & Portmann, Edy (2015). Biomimetics in design-oriented information systems research. In Brian Donnellan, Rob Gleasure, Markus Helfert, Jim Kinneally, Marcus Rothenberger, Monica Chiarini Tremblay, Debra VanderMeer, Robert Winter (Hrsg.), At the Vanguard of Design Science: First Impressions and Early Findings from Ongoing Research Research-in-Progress Papers and Poster Presentations from the 10th International Conference, DESRIST 2015. Dublin, Ireland, 20-22 May. (S. 53-61). Cork: Lettertec Irl. Ltd.
  • Kaufmann, Michael; Portmann, Edy & Hinkelmann, Knut (2014). Combining Bottom-up and Top-down Generation of Interactive Knowledge Maps for Enterprise Search. In Robert Buchmann, Claudiu Vasile Kifor, Jian Yu (Hrsg.), Knowledge Science, Engineering and Management: Proceedings of the 7th International Conference, KSEM 2014 (S. 186-197). Cham Heidelberg New York Dordrecht London: Springer.
  • Kaufmann, Michael; Portmann, Edy & Fathi, Madjid (2013). A concept of semantics extraction from web data by induction of fuzzy ontologies. Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT) (S. 1-6). New York, NY: IEEE.
  • Portmann, Edy; Kaufmann, Michael & Graf, Cédric (2012). A distributed, semiotic-inductive, and human-oriented approach to web-scale knowledge retrieval. Proceedings of the 2012 international workshop on Web-scale knowledge representation, retrieval and reasoning (S. 1-8). New York, NY: ACM.
  • Kaufmann, Michael & Graf, Cédric (2012). Fuzzy Target Groups in Analytic Customer Relationship Management. In Meier, Andreas; Donzé, Laurent (Hrsg.), Fuzzy Methods for Customer Relationship Management and Marketing: Applications and Classifications. (S. 168-192). Hershey, PA: IGI Global, Business Science Reference.
  • Kaufmann, Michael (2009). An Inductive Approach to Fuzzy Marketing Analytics. Proceedings of the IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2009) (S. 107-112). Calgary, CA: ACTA Press.
  • Kaufmann, Michael (2009). An inductive fuzzy classification approach applied to individual marketing. Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society (S. 1-6). New York, NY: IEEE.
  • Zumstein, Darius & Kaufmann, Michael (2009). A Fuzzy Web Analytics Model for Web Mining. Proceedings of the IADIS Multi Conference on Computer Science and Information Systems (MCCSIS 2009) on Data Mining (S. 59-66). Lisbon, Portugal: IADIS Press.

Publikationen und Präsentationen - Bericht/Working Paper

  • Kaufmann, Michael (2016). Towards a Reference Model for Big Data Management (Forschungsbericht). Fakultät für Mathematik und Informatik, FernUniversität in Hagen, Hagen.
  • Drobnjak, Aleksandar; Kaufmann, Michael; Hugi, Patrik; Meier, Andreas; Schütze, Roland & Wehrle, Marcel (2011). Führungsinformationssysteme unter Nutzung der unscharfen Logik – Fallbeispiel coop@home (Bericht). Information Systems Research Group, Department of Informatics, University of Fribourg,
  • Kaufmann, Michael & Meier, Andreas (2008). An Inductive Fuzzy Classification Approach Applied to Individual Marketing (Bericht). Information Systems Research Group, Department of Informatics, University of Fribourg,

Publikationen und Präsentationen - Hochschulschrift (Bachelor/Master/Dissertation/Habilitation)

  • Eiholzer, Matthias & Kaufmann, Michael (2019). Method Engineering for Automatic Tagging with Inductive Fuzzy Classification (nicht veröffentlichte Master-/Lizentiats-/Diplomarbeit). Hochschule Luzern – Informatik, Rotkreuz, Switzerland.
  • Kaufmann, Michael (2012). Inductive Fuzzy Classification in Marketing Analytics. Dissertation, University of Fribourg, Switzerland.
  • Kaufmann, Michael (2005). Application of Fuzzy Classification to a Data Warehouse in E-Health (nicht veröffentlichte Master-/Lizentiats-/Diplomarbeit). University of Fribourg, Switzerland.
  • Kaufmann, Michael (2004). Reinforcement learning in autonomous robots (nicht veröffentlichte Bachelorarbeit). University of Fribourg, Switzerland.

Publikationen und Präsentationen - Präsentation (Tagungsbeitrag/Referat/Vortrag)

  • Stettler, Jürg; Huck, Lukas; Kaufmann, Michael & Siegfried, Patrick (14.06.2018). Analysing User-Generated Content on the Chinese Social Media Platform Qyer: The Case of Switzerland. Advances in Destination Management, St. Gallen, Switzerland.
  • Kaufmann, Michael (11.12.2017). Toward granular knowledge analytics for data intelligence: Extracting granular entity-relationship graphs for knowledge profiling. 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Boston, MA.
  • Kaufmann, Michael (20.05.2015). Biomimetics in design-oriented information systems research. Tenth International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology DESRIST 2015, Dublin, Ireland.
  • Kaufmann, Michael (16.10.2014). Combining Bottom-up and Top-down Generation of Interactive Knowledge Maps for Enterprise Search. The 7th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management KSEM 2014, Sibiu, Romania.
  • Portmann, Edy & Kaufmann, Michael (29.10.2012). A Distributed, Semiotic-Inductive, and Human-Oriented Approach to Web-Scale Knowledge Retrieval. Web-KR '12 Proceedings of the 2012 international workshop on Web-scale knowledge representation, retrieval and reasoning, Maui, Hawaii, USA.
  • Kaufmann, Michael (07.09.2009). An Inductive Approach to Fuzzy Marketing Analytics. The IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2009), Palma, Spain.
  • Kaufmann, Michael (14.06.2009). An inductive fuzzy classification approach applied to individual marketing. Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society, Cincinatti, USA.