Prof. Dr. Fatih Gedikli
Institut Informatik
E-Mail:
fatih.gedikli@hs-ruhrwest.de
Telefon:
+49 208 88254-817
Lehrgebiet: Künstliche Intelligenz, Big Data, Software Engineering, Web Engineering
Professor für Künstliche Intelligenz und Big Data
Fatih Gedikli ist Informatiker und Professor für Künstliche Intelligenz und Big Data am Institut für Informatik der Hochschule Ruhr West. Sein Lehrgebiet umfasst Software Engineering, Web Engineering sowie die angewandte Künstliche Intelligenz.
Sein Forschungsfokus liegt auf der Entwicklung von Empfehlungssystemen, einer Schlüsseltechnologie des Maschinellen Lernens. In einer zunehmend informationsüberfluteten Welt helfen diese Systeme Nutzern dabei, relevante Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte zu entdecken – sei es die Auswahl eines Buches, eines Hotels oder anderer personalisierter Angebote. Als essenzieller Bestandteil des modernen Web tragen Empfehlungssysteme dazu bei, maßgeschneiderte digitale Erlebnisse zu schaffen.
Als leidenschaftlicher Befürworter von Big-Data-Analysen entwickelt Prof. Dr. Gedikli innovative Lösungen und Werkzeuge, um komplexe Muster in großen Datenmengen automatisch zu erkennen und zu interpretieren. Ein Schwerpunkt seiner Arbeit liegt in der Entwicklung von KI-basierten Datenpipelines, die Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) einsetzen, um gezielt Informationen aus unstrukturierten Quellen wie Nachrichtenartikeln, Social Media oder wissenschaftlichen Publikationen zu extrahieren und für datenbasierte Entscheidungen nutzbar zu machen.
- Recommender Systems
- News Recommendation and Analytics
- Natural Language Processing
- Artificial Intelligence: Applications and Theory
- Grundlagen der Informatik und Programmierung
- Softwaretechnik
- Webtechnologien und mobile Anwendungen
- Empfehlungssysteme
- Mobile Computing
Fatih Gedikli, Dietmar Jannach: Recommender Systems, Semantic-Based. In Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining (ESNAM, 3rd ed.), Springer, 2026. (Chapter submitted in 2024).
Lionel Richy Panlap Houamegni, Fatih Gedikli: Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Automated News Article Summarization
(2025), arXiv:2502.17136 [cs.AI].
Fatih Gedikli: The Importance of Recommender Systems: A Key Technology of the World Wide Web. Frontnow's blog, the essential resource exploring the latest trends in generative & conversational AI, expert opinion, and groundbreaking developments in the field, Frontnow GmbH, 22.09.2023.
Noah Janzen, Fatih Gedikli: NewsRecs - A Mobile App Framework for Conducting and Evaluating Online Experiments for News Recommender Systems. Proceedings of the 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2023), 22-24 February, 2023, Lisbon, Portugal.
Anne Stockem Novo, Fatih Gedikli: Named entities as key features for detecting semantically similar news articles. International Journal of Semantic Computing (IJSC), Vol. 17, No. 4, pp. 633 - 649, 2023.
Anne Stockem Novo, Fatih Gedikli: Explaining BERT model decisions for near-duplicate news article detection based on named entity recognition. Proceedings of the 17th IEEE International Conference on Semantic Computing (IEEE ICSC 2023), 1-3 February, 2023, California, USA.
Fatih Gedikli: KI-basierter Wissensgraph: Veranschaulichung von Menschenrechtsverletzungen und Umweltsünden in globalen Lieferketten. Embedded-Software-Engineering - Fachwissen rund um professionelles Software-Engineering, Vogel Communications Group GmbH & Co. KG, 29.09.2022.
Fatih Gedikli, Anne Stockem Novo, Dietmar Jannach: Semi-Automated Identification of News Story Chains: A New Dataset and Entity-based Labeling Method. Proceedings of the 9th International Workshop on News Recommendation and Analytics (INRA 2021) in conjunction with 15th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2021), September 25, 2021, Amsterdam, Netherland.
Fatih Gedikli, Dietmar Jannach, Mouzhi Ge: How should I explain? A comparison of different explanation types for recommender systems. In: International Journal of Human-Computer Studies (IJHCS), 72 (4), S. 367–382, 2014.
Fatih Gedikli, Dietmar Jannach: Improving recommendation accuracy based on item-specific tag preferences. In: ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 4 (1), S. 1–19, 2013.
Gutachtertätigkeiten (Auswahl) / Reviewing Activities (Selected)
- Distinguished Reviewer for ACM Transactions on Recommender Systems – a leading international journal in the field
- Reviewer for various international journals and conferences, including:
- User Modeling and User-Adapted Interaction (UMUAI)
- ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST)
- Frontiers in Big Data
Programmkomitees (Auswahl) / Program Committees (Selected)
- Program Committee Member of SIGIReCom'25 (The 2025 SIGIR Workshop On eCommerce) – Padua, Italy
- Program Committee Member of SIGIReCom’24 (The 2024 SIGIR Workshop On eCommerce) – Washington, D.C., USA
- Program Committee Member of SIGIReCom’23 (The 2023 SIGIR Workshop On eCommerce) – Taipei, Taiwan
- Program Committee Member of SIGIReCom’21 (The 2021 SIGIR Workshop On eCommerce)
- 01.04.2025: Keynote Speaker – Eröffnungs-Keynote im Rahmen des HRW-Startup-Projekts zum Thema „Gründen“ (online)
- 19.01.2025: Workshop zum Thema Künstliche Intelligenz für den Verein Engineering for Innovation e. V. (EfI) in Duisburg
- 25.09.2024: Eröffnungs-Keynote beim Event „Gründen in Mülheim – Die Gründungsszene stellt sich vor“ in Mülheim an der Ruhr
- 24.04.2024: Präsentation zum Thema "Nachhaltige Lieferketten und neue Vertriebschancen" beim Außenwirtschaftsausschuss der Niederrheinischen IHK in Duisburg
- Mitgründer und Co-CEO von graphworks.ai, einem deutschen Startup im Bereich Künstliche Intelligenz
- graphworks.ai bietet interessierten Studierenden die Möglichkeit zu einem Pflichtpraktikum im Bereich Künstliche Intelligenz
Mitglied im Auswahlgremium des Avicenna-Studienwerks