Information Retrieval
[go to overview]Summer Terms 2008
Prof. Dr. Dr. Sergej Sizov Olaf Görlitz Antje Schultz
Organisation - Inhalte - Themen - Vorlesung - Material
Die Ergebnisse der mündlichen Prüfung vom 28.7.08 sind online verfügbar.
Die abschließende Vorführung der Programmierprojekte am 10.07.2008 findet (wie letztes Mal auch) im Besprechungsraum der Gruppe ISWeb (Gebäude B, 1. Stock) statt.
Organisation
| 4.1.9 | Vorlesung Information Retrieval | Mo 14-16 | E 523 | Prof. Dr. Dr. Sergej Sizov |
| 4.1.10 | Übungen Information Retrieval | Do 12-14 | E 523 | Olaf Görlitz |
- Die Veranstaltung hat den Umfang von 4 SWS.
- Zielgruppe: Bachelor Informatik, Computervisualistik.
- Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme: erfolgreich abgeschlossene Vorlesung "Datenbanksysteme", Hintergrundwissen in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Stochastik. Die Vorlesung vermittelt erforderliches Basiswissen zu den genannten Bereichen, erfordert jedoch ggf. tiefere eigenständige Einarbeitung mit Hilfe zusätzlicher Quellen.
- Leistungskontrolle: mündliche Prüfung am Ende des Semesters
Newsgroup: http://deliver.uni-koblenz.de/webnews/?group=infko.ir
Inhalte
Information Retrieval ist ein Sammelbegriff für Methoden und Technologien der Suche, Analyse, und automatischer Organisation von Datensammlungen verschiedener Art: Textdokumente, Multimedia Inhalte, strukturierte oder semi-strukturierte Wissensrepräsentation. Die Vorlesung vermittelt tieferen Einblick in mathematische Modelle und Algorithmen der Suchmaschinen für World Wide Web, Intranets und digitale Bibliotheken. Als Grundlage dienen dabei mathematische Werkzeuge der linearen Algebra und Regressionsanalyse (z.B. Singular Value Decomposition), Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik (z.B. Markovketten und Bayesische Netze).
Ziele der Vorlesung: tieferes Verständnis für Funktionsweise von modernen Suchmaschinen, deren Grenzen und aktuelle Entwicklungstrends. Fähigkeiten zur Konzeption und Verbesserung von Information Retrieval Systemen.
Themen der Vorlesung
- Motivation, Überblick, Systemarchitekturen
- Technische Grundlagen: lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Klassische IR Systeme: Vektorraum-basierte Ansätze, Linkanalyse und Autoritätsranking, Retrieval für Multimediadaten. Architektur und Funktionsweise von modernen Suchmaschinen, Organisation und Ranking von Suchergebnissen
- Erweiterte IR Systeme: erweiterte Linkanalyse, top-k Suchalgorithmen, Ontologien und Konzept-basierte Informationssuche, Fokussiertes Crawling, Deep Web Informationsquellen, Suche und Ranking für semistrukturierte Daten und XML
- Automatische Wissensaquisition aus Web-Daten und heterogenen Dokumentsammlungen
- Moderne Peer-to-Peer Suchsysteme und Algorithmen
Vorlesung
| Datum | Thema | Folien |
|---|---|---|
| 14.04.08 | Einführung, Motivation |   |
| 28.04.08 | Text Processing and Analysis | |
| 26.05.08 | Link Analysis and Authority Ranking | |
| 16.06.08 | Web Spam and Advertising | |
| 23.06.08 | Advanced IR Models | |
| 30.06.08 | Classification & Clustering | |
Übungsaufgaben
die Bearbeitung der Übungsaufgaben erfolgt in Gruppen von 2 Personen.
| Ausgabe | Abnahme | |
|---|---|---|
| 1. Praxisaufgabe | 17.04.08 | 05.06.08 |
| 2. Praxisaufgabe | 15.05.08 | 05.06.08 |
| 3. Praxisaufgabe | 26.06.08 | 10.07.08 |
Material
- IR Resources online
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
