Lisa Wenige
Lisa.Wenige@hs-merseburg.de

Biography

  • in Leipzig geboren
  • Diplomstudium der Bibliotheks- und Informationswissenschaften an der HTWK Leipzig
  • Masterstudium der Wirtschaftsinformatik an der Friedrich-Schiller-Universität Jena
  • 2012-2019 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik an der Friedrich-Schiller-Universität Jena
  • 2018 Promotion zum Dr. rer. pol. mit einer Arbeit über Empfehlungssysteme auf Basis von Wissensgraphen
  • 2018-2021 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Angewandte Informatik (InfAI), zuletzt (Teil-)Projektleitung div. Forschungsprojekte
  • 2021-2023 Mitarbeiterin Statistische Informationssysteme / Open Data bei der Stadt Leipzig
  • seit 2023 Professorin für Angewandte Medieninformatik an der Hochschule Merseburg

Forschungsschwerpunkt

  • Information Retrieval
  • Empfehlungssysteme
  • Wissensgraphen
  • Open Data

Veröffentlichungen

  • Dziwis, G., Wenige, L., Meyer, L. P., & Martin, M. (2022). OntoFlow: A user-friendly Ontology Development Workflow. First International Workshop on
  • Semantic Industrial Information Modelling (SemIIM). Co-located with the Extended Semantic Web Conference (ESWC 2022).
  • Wenige, L., Stadler, C., Martin, M., Figura, R., Sauter, R., & Frank, C. W. (2021). Open Data and the Status Quo--A Fine-Grained Evaluation Framework for Open Data Quality and an Analysis of Open Data Portals in Germany.
  • Stadler, C., Bin, S., Wenige, L., Bühmann, L., & Lehmann, J. (2020). Schema-agnostic SPARQL-driven faceted search benchmark generation. Journal of Web Semantics, 65.
  • Wenige, L., Stadler, C., Bin, S., Bühmann, L., Junghanns, K., & Martin, M. (2020). Automatic Subject Indexing with Knowledge Graphs. In LASCAR Workshop at the Extended Semantic Web Conference (ESWC).
  • Stadler, C., Wenige, L., Martin, M., Tramp, S., & Junghanns, K. (2019). RDF-based Deployment Pipelining for Efficient Dataset Release Management. SEMANTICS 2019 - Posters&Demos.
  • Wenige, L., Berger, G., & Ruhland, J. (2019). SKOS-based concept expansion for LOD-enabled recommender systems. Revised Selected Papers of the 12th International Metadata and Semantics Research Conference.
  • Wenige, L., & Ruhland, J. (2019). Similarity-based knowledge graph queries for recommendation retrieval. Semantic Web, 10(6), pp. 1007-1037.
  • Wenige, L., & Ruhland, J. (2018). Retrieval by recommendation: using LOD technologies to improve digital library search. International Journal on Digital Libraries, 19, pp. 253-269.
  • Wenige, L., & Ruhland, J. (2016). Flexible on-the-fly recommendations from linked open data repositories. Proceedings of the 19th International Conference in Business Information Systems, BIS 2016, pp. 43-54.
  • Wenige, L., & Ruhland, J. (2015). Scalable Property Aggregation for Linked Data Recommender Systems. Proceedings of the 3rd International Conference on Future Internet of Things and Cloud, pp. 451-456.