Möller Ralf

Publikationen

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• 169 Konferenzbeitrag
• 29 Zeitschriftenaufsätze
• 14 Konferenzpapiere
• 8 Kapitel
• 11 Mehr
  • 6 Anthologien
  • 1 Bücher
  • 1 Beiträge in Sammelwerken
  • 1 Abstracts
  • 1 Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften
  • 1 Vorabpublikation

Publikationen pro Jahr

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Suchergebnisse

• 2023

  Variables are a Curse in Software Vulnerability Prediction.

  Groppe, J., Groppe, S. & Möller, R., 2023, DEXA (1). S. 516-521 6 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14146 LNCS).

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• 2022

  Deep Learning-Based Classification of Customer Communications of a German Utility Company

  Groppe, J., Schlichting, R., Groppe, S. & Möller, R., 2022, Semantic Intelligence: Select Proceedings of ISIC 2022. Groppe, S., Jain, S. & Bhargava, B. (Hrsg.). Springer Singapore, Band 1. (Lecture Notes in Electrical Engineering; Band 964).

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• Lifting in Multi-agent Systems under Uncertainty

  Braun, T., Gehrke, M., Lau, F. & Möller, R., 2022, 38th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2022), Eindhoven, Netherlands, August 1-5, 2022. S. 233-243 11 S. (PMLR: Proceedings of Machine Learning Research).

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  • Multi agent systems 100%
  • Uncertainty 66%
  • Decision making 25%
  • Specifications 22%

• Using decPOMDPcoms to Holistically Model and Program Nanodevices and Emergent Nanonetworks

  Lau, F-L., Braun, T., Möller, R. & Fischer, S., 03.10.2022, 9th ACM International Conference on Nanoscale Computing and Communication 2022 (ACM NanoCom'22). Jornet, J. M. & Pierobon, M. (Hrsg.). Barcelona Catalunya Spain: Association for Computing Machinery, S. 1-7 7 S. 2

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  • Nanostructures 100%
  • Markov processes 86%
  • Medicine 82%
  • Specifications 52%
  • Communication 41%
• 2021

  A First Step Towards Even More Sparse Encodings of Probability Distributions.

  Marwitz, F. A., Braun, T. & Möller, R., 2021, ILP. S. 183-192 10 S.

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  • Probability distributions 100%

• A Hybrid Factor Graph Model for Biomedical Activity Detection.

  Stender, M., Graßhoff, J., Braun, T., Möller, R. & Rostalski, P., 2021, BHI. S. 1-4 4 S.

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  • Electromyography 100%
  • Message passing 87%
  • Random variables 84%
  • Probability density function 79%
  • Probability distributions 77%

• Complementary Document Representations for Information Retrieval

  Melzer, S., Schiff, S. & Möller, R., 2021, Proceedings of FLAIRS-34.

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• Concept Drift Detection in Dynamic Probabilistic Relational Models.

  Finke, N., Braun, T., Gehrke, M. & Möller, R., 2021, FLAIRS Conference.

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• Context-specific Adaptation of Subjective Content Descriptions.

  Kuhr, F., Bender, M., Braun, T. & Möller, R., 2021, ICSC. S. 134-139 6 S.

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• Dynamic Domain Sizes in Temporal Probabilistic Relational Models.

  Finke, N., Braun, T., Gehrke, M. & Möller, R., 2021, FLAIRS Conference.

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  • Logistics 100%
  • Semantics 75%

• Enhancing Relational Topic Models with Named Entity Induced Links.

  Kuhr, F., Lichtenberger, M., Braun, T. & Möller, R., 2021, ICSC. S. 314-317 4 S.

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  • Set theory 100%

• Handling Overlaps When Lifting Gaussian Bayesian Networks.

  Hartwig, M., Braun, T. & Möller, R., 2021, IJCAI. S. 4228-4234 7 S.

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  • Random variables 100%
  • Bayesian networks 99%
  • Electric grounding 51%

• Humanities-Centered AI: From Machine Learning to Machine Training

  Möller, R., 2021, Humanities-Centred Artificial Intelligence, CHAI 2021: CEUR Workshop Proceedings. Band 3093. S. 40-44

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  • Machine learning 100%
  • Artificial intelligence 59%
  • Education 57%

• Identifying Subjective Content Descriptions among Texts.

  Bender, M., Braun, T., Gehrke, M., Kuhr, F., Möller, R. & Schiff, S., 2021, ICSC. S. 9-16 8 S.

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• Modeling and Simulating Federated Databases for early Validation of Federated Searches using the Broker-based SysML Toolbox.

  Melzer, S., Thiemann, S. & Möller, R., 2021, SysCon. S. 1-6 6 S.

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• On Human-Aware Information Seeking

  Schiff, S. & Möller, R., 2021, Humanities-Centred Artificial Intelligence, CHAI 2021: CEUR Workshop Proceedings. S. 31-39

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  • Information retrieval systems 100%
  • Large dataset 45%
  • Metadata 41%
  • Planning 26%

• On the Behaviour of Weighted Permutation Entropy on Fractional Brownian Motion in the Univariate and Multivariate Setting.

  Mohr, M., Wilhelm, F. & Möller, R., 2021, FLAIRS Conference.

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• Ordering Principal Components of Multivariate Fractional Brownian Motion for Solving Inverse Problems.

  Mohr, M. & Möller, R., 2021, APSIPA ASC. S. 240-247 8 S.

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  • Principal Components 100%
  • Fractional Brownian Motion 95%
  • Permutation 72%
  • Entropy 72%
  • Inverse Problem 72%

• Recommendations for Data-Driven Degradation Estimation with Case Studies from Manufacturing and Dry-Bulk Shipping.

  Finke, N., Mohr, M., Lontke, A., Züfle, M., Kounev, S. & Möller, R., 2021, RCIS. S. 189-204 16 S.

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• 2020

  Constructing Gaussian Processes for Probabilistic Graphical Models.

  Hartwig, M., Mohr, M. & Möller, R., 2020, FLAIRS Conference. S. 57-62 6 S.

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• How to Encode Dynamic Gaussian Bayesian Networks as Gaussian Processes?

  Hartwig, M. & Möller, R., 27.11.2020, AI 2020: AI 2020: Advances in Artificial Intelligence. Gallagher, M., Moustafa, N. & Lakshika, E. (Hrsg.). Springer, Cham, Band 12576 LNAI. S. 371-382 12 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 12576 LNAI).

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  • Bayesian Networks 100%
  • Gaussian Process 78%
  • Usability 35%
  • Covariance Function 30%
  • Markov Model 28%

• Investigating Matureness of Probabilistic Graphical Models for Dry-Bulk Shipping.

  Finke, N., Gehrke, M., Braun, T., Potten, T. & Möller, R., 2020, PGM. S. 197-208 12 S.

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• Lifted Marginal Filtering for Asymmetric Models by Clustering-Based Merging.

  Lüdtke, S., Gehrke, M., Braun, T., Möller, R. & Kirste, T., 2020, ECAI. S. 2608-2615 8 S.

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• Lifted Query Answering in Gaussian Bayesian Networks.

  Hartwig, M. & Möller, R., 2020, PGM. S. 233-244 12 S.

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• Lifting Queries for Lifted Inference

  Braun, T. & Möller, R., 24.08.2020, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. De Giacomo, G., Catala, A., Dilkina, B., Milano, M., Barro, S., Bugarín, A. & Lang, J. (Hrsg.). IOS Press, Band 325. S. 2891 - 2892 22 S. (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications).

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  • Electric grounding 100%
  • Random variables 96%
  • Set theory 30%

• Maintaining Topic Models for Growing Corpora

  Kuhr, F., Bender, M., Braun, T. & Moller, R., 02.2020, 2020 IEEE 14th International Conference on Semantic Computing (ICSC). IEEE, S. 451-458 8 S. 9031467. (IEEE International Conference on Semantic Computing).

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  • Modeling 100%
  • Scenarios 50%
  • Reference 38%
  • Evaluation 31%
  • Performance 22%

• On the Behaviour of Permutation Entropy on Fractional Brownian Motion in a Multivariate Setting.

  Mohr, M., Finke, N. & Möller, R., 2020, APSIPA. S. 189-196 8 S.

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• Taming Reasoning in Temporal Probabilistic Relational Models.

  Gehrke, M., Möller, R. & Braun, T., 2020, ECAI. S. 2592-2599 8 S.

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  • Merging 100%
  • Electric grounding 36%
  • Polynomials 26%

• Towards Collaborative Predictive Maintenance Leveraging Private Cross-Company Data.

  Mohr, M., Becker, C., Möller, R. & Richter, M., 2020, GI-Jahrestagung. S. 427-432 6 S.

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• 2019

  Approximate Query Answering in Complex Gaussian Mixture Models

  Hartwig, M., Gehrke, M. & Möller, R., 11.2019, 2019 IEEE International Conference on Big Knowledge (ICBK). IEEE, S. 81-86 6 S. 8944433. (IEEE International Conference on Big Knowledge).

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  • Bayesian networks 100%
  • Costs 37%

• Constructing and Maintaining Corpus-Driven Annotations

  Kuhr, F. & Möller, R., 11.03.2019, 2019 IEEE 13th International Conference on Semantic Computing (ICSC). IEEE, S. 462-467 6 S. 8665672. (IEEE International Conference on Semantic Computing).

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  • Chemical analysis 100%
  • Information retrieval 49%
  • Agglomeration 44%
  • Semantics 34%

• Corpus-Driven Annotation Enrichment.

  Kuhr, F., Witten, B. & Möller, R., 2019, ICSC. S. 138-141 4 S.

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• Efficient Multiple Query Answering in Switched Probabilistic Relational Models

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 25.11.2019, AI 2019: Advances in Artificial Intelligence . Liu, J. & Bailey, J. (Hrsg.). Springer, Cham, Band 11919 LNAI. S. 104-116 13 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 11919 LNAI).

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• Exploring Unknown Universes in Probabilistic Relational Models

  Braun, T. & Möller, R., 25.11.2019, AI 2019: AI 2019: Advances in Artificial Intelligence. Liu, J. & Bailey, J. (Hrsg.). Springer, Cham, Band 11919 LNAI. S. 91-103 13 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 11919 LNAI).

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  • Statistical Models 100%
  • Semantics 74%
  • Set theory 70%

• Lifted Maximum Expected Utility

  Gehrke, M., Braun, T., Möller, R., Waschkau, A., Strumann, C. & Steinhäuser, J., 2019, Artificial Intelligence in Health. Koch, F., Koster, A., Riaño, D., Montagna, S., Schumacher, M., ten Teije, A., Guttmann, C., Reichert, M., Bichindaritz, I., Herrero, P., Lenz, R., López, B., Marling, C., Martin, C., Montani, S. & Wiratunga, N. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, S. 131-141 11 S.

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  • Statistical Models 100%
  • Uncertainty 34%

• Lifted Temporal Maximum Expected Utility

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 24.04.2019, Canadian AI 2019: Advances in Artificial Intelligence. Meurs, M-J. & Rudzicz, F. (Hrsg.). Springer, Cham, Band 11489 LNAI. S. 380-386 7 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 11489 LNAI).

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  • Decision making 100%

• Lifted Temporal Most Probable Explanation

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 19.06.2019, ICCS 2019: Graph-Based Representation and Reasoning. Endres, D., Alam, M. & Şotropa, D. (Hrsg.). Springer, Cham, Band 11530 LNAI. S. 72-85 14 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 11530 LNAI).

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  • Trees (mathematics) 100%

• Relational Forward Backward Algorithm for Multiple Queries.

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 2019, FLAIRS Conference. S. 464-469 6 S.

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• To Extend or Not to Extend? Context-Specific Corpus Enrichment

  Kuhr, F., Braun, T., Bender, M. & Möller, R., 25.11.2019, AI 2019: AI 2019: Advances in Artificial Intelligence. Liu, J. & Bailey, J. (Hrsg.). Springer, Cham, Band 11919 LNAI. S. 357-368 12 S. (Lecture Notes in Computer Science).

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• Uncertain Evidence for Probabilistic Relational Models

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 24.04.2019, Canadian AI 2019: Advances in Artificial Intelligence . Meurs, M-J. & Rudzicz, F. (Hrsg.). Springer, Cham, Band 11489 LNAI. S. 80-93 14 S. (Lecture Notes in Computer Science ; Band 11489 LNAI).

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  • Relational Model 100%
  • Query 40%
  • Completeness 12%
  • Inference 10%

• Which Patient to Treat Next? Probabilistic Stream-Based Reasoning for Decision Support and Monitoring

  Gehrke, M., Schiff, S., Braun, T. & Möller, R., 11.2019, 2019 IEEE International Conference on Big Knowledge (ICBK). IEEE, S. 73-80 8 S. 8944691. (IEEE International Conference on Big Knowledge).

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  • Data streams 100%
  • Monitoring 55%
  • Statistical Models 44%
  • Decision making 35%
  • Engines 31%
• 2018

  Adaptive Inference on Probabilistic Relational Models

  Braun, T. & Möller, R., 10.11.2018, AI 2018: Advances in Artificial Intelligence. Mitrovic, T., Xue, B. & Li, X. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 11320. S. 487-500 14 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 11320).

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  • Subroutines 100%

• Answering Multiple Conjunctive Queries with the Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 10.11.2018, AI 2018: Advances in Artificial Intelligence. Mitrovic, T., Xue, B. & Li, X. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 11320. S. 543-555 13 S. ( Lecture Notes in Computer Science; Band 11320).

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  • Trees (mathematics) 100%

• Counting and Conjunctive Queries in the Lifted Junction Tree Algorithm

  Braun, T. & Möller, R., 21.03.2018, Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning. Croitoru, M., Marquis, P., Rudolph, S. & Stapleton, G. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 10775. S. 54-72 19 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 10775).

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  • Formal specification 100%
  • Machine learning 62%

• Fusing First-Order Knowledge Compilation and the Lifted Junction Tree Algorithm

  Braun, T. & Möller, R., 30.08.2018, KI 2018: Advances in Artificial Intelligence. Trollmann, F. & Turhan, A-Y. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 11117. S. 24-37 14 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 11117).

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  • Subroutines 100%
  • Electric grounding 31%

• Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 20.05.2018, Graph-Based Representation and Reasoning. Chapman, P., Endres, D. & Pernelle, N. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 10872. S. 55-69 15 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 10872).

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  • Trees (mathematics) 100%
  • Electric grounding 93%
  • Statistical Models 79%
  • Experiments 31%

• Lifted Most Probable Explanation

  Braun, T. & Möller, R., 2018, Lecture Note in Artificial Intelligence. Band 10872.

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  • Risk analysis 100%
  • Boiling liquids 93%

• Parameterised Queries and Lifted Query Answering

  Braun, T. & Möller, R., 01.07.2018, Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-18. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, Band 2018-July. S. 4980-4986 7 S. (IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence).

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  • Electric grounding 100%
  • Subroutines 52%
  • Random variables 48%
  • Artificial intelligence 41%

• Preventing Unnecessary Groundings in the Lifted Dynamic Junction Tree Algorithm.

  Gehrke, M., Braun, T. & Möller, R., 2018, AI 2018: Advances in Artificial Intelligence . S. 556-562

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• Towards lifted maximum expected utility

  Gehrke, M., Braun, T., Möller, R., Waschkau, A., Strumann, C. & Steinhäuser, J., 01.07.2018, 1st Joint Workshop on AI in Health. CEUR-WS.org, Band 2142. S. 93-96 4 S. (CEUR Workshop Proceedings; Band 2142).

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