Marcus Thiel
M.Sc. Marcus Thiel
Fakultät für Informatik
Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme (ITI)
Forschungsschwerpunkte:
- Text- und Netzwerkanalyse
- Semantische Anreicherung von Suchergebnissen und Texten
- Exploration fiktionaler Texte/Werke
Aktuelle Projekte:
- Domainspezifische Indexierung, Suche und Exploration von Dokumenten im Falle von Fiktion
Frühere Projekte:
- Ausarbeitung von Verfahren zur Innovationsgradbewertung mit EFB und METOP
- Entwicklung eines Recherche-Werkzeugs in Zusammenarbeit mit Volkswagen
- Entwicklung einer Explorationsoberfläche für große Bilddatenbestände in Zusammenarbeit mit Fink und Partner
Lebenslauf
| 04/2015 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei der Data and Knowledge Engineering Gruppe |
| 02/2015 | Masterarbeit mit dem Thema "Machbarkeitsstudie zur Anwendbarkeit von Hidden non-Markovian Modellen im Bereich des NIALM" |
| 10/2012 | Beginn des Studiums des Data and Knowledge Engineering (Master) an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg |
| 09/2012 | Bachelorarbeit mit dem Thema "Entwicklung eines Simulators zur Lösung von Planungsproblemen" |
| 10/2009 | Beginn des Studiums der Informatik (Bachelor) an der Technischen Universität Berlin |
2023
Buchbeitrag
Digitalisierung in der Kinder- und Jugendhilfe
Steckel, Mirko; Auchter, Roman; Bernig, Christoph; Eschwege, Kerstin; Lorenz, Lisa; Nürnberger, Andreas; Thiel, Marcus
In: Digitalisierung der Arbeitswelt im Mittelstand 3 , 1st ed. 2023. - Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg ; Nitsch, Verena, S. 403-427
FACADE: Fake Articles Classification and Decision Explanation
Purificato, Erasmo; Shahania, Saijal; Thiel, Marcus; De Luca, Ernesto William
In: Advances in Information Retrieval , 1st ed. 2023. - Cham : Springer Nature Switzerland ; Kamps, Jaap, S. 294-299 - (Lecture Notes in Computer Science; volume 13982)
2021
Buchbeitrag
IRTEX: Image Retrieval with Textual Explanations
Gupta, Tarun; Kutty, Libin; Gahir, Ritu; Ukwu, Nnamdi; Polley, Sayantan; Thiel, Marcus
In: 2021 IEEE 2nd International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) / IEEE International Conference on Human-Machine Systems , 2021 - IEEE : IEEE, insges. 4 S. [Konferenz: IEEE 2nd International Conference on Human-Machine Systems, ICHMS, Magdeburg, Germany, 8-10 September 2021]
Evaluating reliability in explainable search
Dey, Aditya; Radhakrishna, Chandan; Lima, Nishitha Nancy; Shashidhar, Suraj; Polley, Sayantan; Thiel, Marcus; Nürnberger, Andreas
In: 2021 IEEE 2nd International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) / IEEE International Conference on Human-Machine Systems , 2021 - IEEE : IEEE, insges. 4 S. [Konferenz: IEEE 2nd International Conference on Human-Machine Systems, ICHMS, Magdeburg, Germany, 8-10 September 2021]
Artikel in Kongressband
ExDocS - evidence based explainable document search
Polley, Sayantan; Janki, Atin; Thiel, Marcus; Hoebel-Mueller, Juliane; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021, insges. 8 S. [Konferenz: SIGIR Workshop: Causality in Search and Recommendation '21, online, July 2021]
2020
Buchbeitrag
SIMFIC - an explainable book search companion
Polley, Sayantan; Ghosh, Suhita; Thiel, Marcus; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) , 2020 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; Fortino, Giancarlo [Konferenz: 2020 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS), Rome, 7.-9. September 2020]
2018
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Testing applicability of virtual stochastic sensors for non-intrusive appliance load monitoring
Krull, Claudia; Thiel, Marcus; Horton, Graham
In: Electronic notes in theoretical computer science - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 337 (2018), S. 119-134
2017
Buchbeitrag
Identifying innovative documents - quo vadis?
Schröter, Ivonne; Krüger, Jacob; Ludwig, Philipp; Thiel, Marcus; Nürnberger, Andreas; Leich, Thomas
In: Proceedings of the 19th International Conference on Enterprise Information Systems, Volume 1 / Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication - SCITEPRESS ; Hammoudi, Slimane . - 2017, S. 653-658 [Konferenz: 19th International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS 2017, Porto, Portugal, April 26 - 29, 2017]
Unsupervised extraction of conceptual keyphrases from abstracts
Ludwig, Philipp; Thiel, Marcus; Nürnberger, Andreas
In: Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources - Cham : Springer . - 2017, S. 37-48 - (Lecture Notes in Computer Science; 10151) [Kongress: 2nd International KEYSTONE Conference, IKC 2016, Cluj-Napoca, Romania, 8 - 9 September 2016]
Web-retrieval supported argument space exploration
Thiel, Marcus; Ludwig, Philipp; Mossakowski, Till; Neuhaus, Fabian; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval - New York, NY : ACM, Association for Computing Machinery, S. 309-312 [Kongress: 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval : Oslo, Norway, March 07 - 11, 2017]
Artikel in Kongressband
Testing applicability of virtual stochastic sensors for non-intrusive appliance load monitoring
Krull, Claudia; Thiel, Marcus; Horton, Graham
In: Ninth International Workshop on Practical Applications of Stochastic Modelling, PASM'17 - Berlin . - 2017, insges. 15 S.
2015
Buchbeitrag
Ontology-supported exploratory search for physical training exercises
Kotzyba, Michael; Ponomaryov, Denis; Low, Thomas; Thiel, Marcus; Glimm, Birte; Nürnberger, Andreas
In: CEUR workshop proceedings - Aachen, Germany : RWTH Aachen, Bd. 1486 (2015), insges. 4 S. Kongress: ISWC-P&D 2015 Bethlehem, PA, USA 2015.10.01
Wintersemester 2019/2020
- Machine Learning (Übung)
Sommersemester 2019
Wintersemester 2018/2019
- Machine Learning (Übung)
- Machine Learning for Medical Systems (Seminar)
Sommersemester 2018
Wintersemester 2017/2018
- Machine Learning (Übung)
- Machine Learning for Medical Systems (Seminar)
Sommersemester 2017
Wintersemester 2016/2017
- Machine Learning (Übung)
- Machine Learning for Medical Systems (Seminar)
Sommersemester 2016
Wintersemester 2015/2016
- Machine Learning (Übung)
- Machine Learning for Medical Systems (Seminar)