Die Publikation "Unsupervised Features Ranking via Coalitional Game Theory for Categorical Data" von Chiara Balestra, Florian Huber, Andreas Mayr und Emmanuel Müller hat auf der 24th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery den Best-Paper-Award gewonnen.
Der neue Ansatz erlaubt die Interpretation von Maschinellem Lernen ohne Klasseninformation. Es ist damit das erste unüberwachte spieltheoretische Verfahren für die Bewertung der Relevanz einzelner Merkmale in hoch-dimensionalen Daten. Die Arbeit ist das Resultat einer Kooperation des Lehrstuhls für Data Science and Data Engineering der TU Dortmund (Prof. Emmanuel Müller) mit dem Universitätsklinikum Bonn (Prof. Andreas Mayr) im Rahmen des Graduiertenkolleg DataNinja (Trustworthy AI for Seamless Problem Solving).