Data, Knowledge, and Web Engineering-gruppen på Aalborg Universitet er et førende forskningskollektiv, der fokuserer på data engineering, datavidenskab, quantum computing og avancerede maskinlæringsmetoder. Vi deltager i en række tværfaglige forskningsindsatser inden for forskellige områder, herunder biovidenskab, sundhed og bæredygtighed, og vi arbejder tæt sammen med andre grupper og institutter.

Vores fælles ambition er at give store mængder heterogene data mening, samt udnytte det bedst muligt til en bred vifte af use cases og applikationer.

DATA

Vores forskning inden for data engineering og datavidenskab dækker hele big data-værdikæden fra data extraction, integration, management, exploration, søgning, forespørgsler, analyse, datamining, informationssøgning og anbefalingssystemer, til tværfaglig datavidenskab drevet af maskinlæring.

Vi bidrager i særlig grad til den næste generation af intelligente informationssystemer ved at udvikle banebrydende teknologier baseret på grafer og menneskegenererede data.

KNOWLEDGE

Vores forskning inden for knowledge engineering og vidensbaserede systemer dækker udtræk, forudsigelse, styring og udforskning af viden. Vi studerer og udvikler metoder til:

• Udtræk af viden fra forskellige typer data
• Udnyttelse af viden til forudsigelser, herunder naturlig sprogforståelse, oversættelse, informationssøgning, anbefalingssystemer og analyse af sociale netværk
• Management, forespørgsler, analyse og udforskning af viden

Vi fokuserer især på metoder til representation learning og embeddings, naturlig sprogforståelse, samt vidensgrafmanagement og forespørgsler i heterogene økosystemer og under hensyntagen af provenance, personalisering, brugeradfærdsanalyse og privacy.

WEB

Vores forskning inden for Webvidenskab vedrører både internettet som forskningsemne såvel som internettet som en teknologisk infrastruktur. Vi fremmer aktivt den nyeste teknologi inden for analyse af sociale netværk, anbefalingssystemer, webdatastyring og forespørgsler, online datastreamingtjenester samt andre webvidenskabs- og engineering-metoder.

Vi fokuserer især på brug og udvikling af decentrale vidensgrafer og semantiske webteknologier samt datastyringsmetoder og arkitekturer til heterogene og dynamiske data på nettet.

FORSKNINGSTILGANG

Forskningstilgangen er primært konstruktiv: Vi er teoretisk velfunderede og laver prototyper og empiriske undersøgelser af målrettede artefakter som frameworks, datastrukturer, indekser, algoritmer, sprog, værktøjer og systemer.

Derudover er forskningen hovedsageligt drevet af nye og udfordrende applikationer i den virkelige verden, hvor primære anvendelsesområder er webforespørgsler, biovidenskab og sundhed.

Forskningen knytter an til (mindst) følgende FN Verdensmål: 3, 4, 12, 15 og 16.