Meldungsdetails
Selbstbedienungskassen sind zunehmend häufiger zu finden, z.B. in Möbelhäusern und Supermärkten. Sie erlauben es den Kunden, die Produkte selbst zu scannen und abzurechnen. In der Regel erspart dies den Kunden die Wartezeit in der Warteschlange. Ein Problem dabei ist, dass es manche Kunden nicht so genau nehmen – aus Versehen oder aus Absicht. Im Rahmen der Data Mining Challenge 2022/23 mussten Studierende anhand bekannter Informationen diejenigen Kunden identifizieren, die an einer Selbstbedienungskasse wahrscheinlich nicht alle Produkte korrekt gescannt haben. Diese Kunden können dann hinter der Kasse gesondert kontrolliert werden.
Da diese Kontrolle ehrliche Kunden von zukünftigen Einkäufen abschrecken kann, mussten die Studierenden der Veranstaltung „Data Mining“ von Professor Klingert insbesondere die fehlerhafte Prognose eines Betrugs systematisch vermeiden und stattdessen etwas mehr nicht aufgedeckte fehlerhafte Scans zulassen. Dies gelang mit der Nutzung einer sogenannten Kostenmatrix, womit der Data Mining Algorithmus die Fehler unterschiedlich gewichten kann.
Der diesjährige Gewinner der Data Mining Challenge ist Florian Wiegard. Florian Wiegard ist dualer Student im Studiengang Angewandte Informatik mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Sein Prognosemodell konnte den Betrug in vielen Fällen korrekt vorhersagen und damit dem fiktiven Unternehmen große Umsatzverluste ersparen. Auch die meisten anderen teilnehmenden Studierenden erzielten gute Ergebnisse, die erheblich bessere Ergebnisse erzielten als triviale Modelle.
Ab dem Wintersemester 2023/24 bietet die Hochschule Fulda neben dem Studiengang Angewandte Informatik auch den Studiengang Wirtschaftsinformatik in einer dualen Variante an.