Kaufmann Michael HSLU I

Prof. Dr. habil. Michael Kaufmann Michael Kaufmann

Dozent und Projektleiter

Kaufmann Michael HSLU I

Hochschule Luzern – Informatik

Raum 7. Stock, shared
Campus Zug-Rotkreuz
Suurstoffi 1
6343 Rotkreuz


Forschung

Dozent und Projektleiter

+41 41 757 68 48

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Biografie

Beruflicher Werdegang

  • Seit 2016: Dozent für Datenbanken, Hochschule Luzern, Informatik, Rotkreuz.

  • 2016-2024: Stiftungsrat, FMsquare Foundation, Rain.

  • 2016-2019: Koordinator Forschungsteam Data Intelligence, Hochschule Luzern, Informatik, Rotkreuz.

  • 2014-2016: Hauptamtlicher Dozent Informatik, Hochschule Luzern, Technik & Architektur, Horw.

  • 2013-2014: Nebenamtlicher Dozent, Kalaidos FH, Bern und Zürich.

  • 2011-2014: Business Analyst, FIVE Informatik AG, Schönbühl.

  • 2009-2011: Datenarchitekt, Die Mobiliar, Bern.

  • 2005-2008: Data Warehouse Analyst, PostFinance, Bern.

Ausbildung

  • 2015-2023: Habilitation im Fach Informatik, Dr. sc. inf. habil., Fakultät für Mathematik und Informatik, FernUniversität in Hagen. Titel der Habilitationsschrift: Emergent Knowledge Engineering in Big Data Management.

  • 2014-2015: Zertifikat in Hochschuldidaktik, Zentrum für Lernen und Lehren, Hochschule Luzern.

  • 2008-2012: Berufsbegleitendes Doktorat Informatik, Dr. sc. inf., Forschungsgruppe Informationssysteme, Universität Fribourg. Titel der Dissertation: Inductive Fuzzy Classification in Marketing Analytics.

  • 1999-2005: Studium Informatik, Dipl. inf., mit Nebenfächern Recht und Psychologie, Universität Fribourg.

  • 1998-1999: Sprachaufenthalt, Northridge CA, Diploma in International Studies.

  • 1993 - 1998: Wirtschaftsgymnasium Bern-Neufeld, Matura.

Fächer
  • Database Systems
  • Databases & Security
  • Database Management for Data Scientists
Lehr- und Forschungsschwerpunkte
  • Datenbanken
  • Big Data Management
  • Data Science

Projekte

Forschungsprojekte

  • IFZ FinTech
  • Netted Letters in Immersive Environments. Entwicklung einer quellenbasierten interaktiven Erfahrungs- und Forschungsumgebung
  • MinimalTools: Decision Intelligence through Employee Insights and Algorithms
  • Automatisierte Bewertung der Datenqualität in Online-Umfragen mit Machine-Learning-Methoden
  • MinimalTools: Decision Intelligence through Employee Insights and Algorithms
  • MinimalTools: Decision Intelligence through Employee Insights and Algorithms
  • Vorhersage-Modell zur Früherkennung von Risikoverhalten bei Spielerinnen und Spielern im Online-Glücksspiel
  • ITC Virtuelles Orgel-Museum
  • Begleitstudie Pilotprojekt Messung Besucherfrequenzen Luzern
  • Virtuelles Museum
  • enablerr - das ERP der nächsten Generation
  • Zentralschweizer Tourismus Observatoriums – erster Pilot
  • IAC
  • 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

  • Kaufmann, Michael & Meier, Andreas (2019). SQL & NoSQL Databases: Models, Languages, Consistency Options and Architectures for Big Data Management. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
  • 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 (2022). Fuzzy Ethizität: Radar für ethische Künstliche Intelligenz. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 59(2), 538-555. doi: 10.1365/s40702-022-00857-w
  • Kaufmann, Michael & Mancera, José (2022). GDPR-Compliant Social Network Link Prediction in a Graph DBMS: The Case of Know-How Development at Beekeeper. Knowledge, 2022(2), 286-309. doi: https://doi.org/10.3390/knowledge2020017
  • Kaufmann, Michael (2019). Big Data Management Canvas: A Reference Model for Value Creation from Data. Big Data and Cognitive Computing, 3(1), 19.
  • Kaufmann, Michael; Siegfried, Patrick; Huck, Lukas & Stettler, Jürg (2019). Analysis of Tourism Hotspot Behaviour Based on Geolocated Travel Blog Data: The Case of Qyer. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(11), 493. doi: 10.3390/ijgi8110493
  • 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; Huck, Lukas & Stettler, Jürg (01.08.2020). Analyse von Tourismus-Hotspots mit geolokalisierten Reiseblogdaten: der Fall Qyer. gis.Business, 2020(4), 35-37.
  • 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

  • Mazzola, Luca; Siegfried, Patrick; Waldis, Andreas; Stalder, Florian; Denzler, Alexander & Kaufmann, Michael (2020). A Domain Specific ESA Method for Semantic Text Matching. Intelligent Systems: Theory, Research and Innovation in Application (S. 25-49). Cham: Springer Nature Switzerland AG.
  • Waldis, Andreas; Mazzola, Luca & Kaufmann, Michael (2019). Concept Recognition with Convolutional Neural Networks to Optimize Keyphrase Extraction. In Quix C., Bernardino J. (eds) (Hrsg.), Data Management Technologies and Applications. DATA 2018. Communications in Computer and Information Science, vol 862. (S. 160-188). Cham: Springer Nature Switzerland AG.
  • 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.
  • Kaufmann, Michael & Portmann, Edy (2017). Synthetische Modellierung von Informationssystemen. Wirtschaftsinformatik in Theorie und Praxis (S. 73-83). Wiesbaden: Springer Vieweg, Wiesbaden.
  • 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; Williner, 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)

  • Kaufmann, Michael (2023). Emergent Knowledge Engineering in Big Data Management. Habilitation, FernUniversität in Hagen, Deutschland.
  • 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.
  • Berwind, Kevin; Bornschlegl, Marco; Eljasik, Tobias; Hemmje, Matthias; Kaufmann, Michael & Nawroth, Christian (24.07.2017). Modeling and Qualitative Evaluation of a Management Canvas for Big Data Applications. 6th International Conference on Data Science, Technology and Applications, Madrid.
  • 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.