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Course Type (SWS)
Lecture: 3 │ Exercise: 1 │ Lab: 0 │ Seminar: 0
Exam Number: ZKD 50027
Type of Lecture:
 
Language: German
Cycle: SS
ECTS: 6
Exam Type Oral Exam (20-30 min.)
assigned Study Courses
assigned People
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Information
Beschreibung: Information Retrieval beschäftigt sich mit Vagheit und Unsicherheit in Informationssystemen. In dieser Lehrveranstaltung sollen weiterführende Konzepte aus diesem Bereich behandelt werden.
Inhalte im Einzelnen:
1. Modelle:
- Retrieval als unsichere Inferenz
- Aussagenlogische Modelle
- Prädikatenlogische Modelle
- spezielle probabilistische Modelle
2. Interaktives Retrieval
- Probabilistisches Ranking-Prinzip für interaktives IR
- Kognitive Modelle
- Gestaltung vonUser Interfaces für IR
3. Multimedia-Retrieval
- Syntax, Semantik und Pragmatik
- Retrieval von Bildern
- Audio Retrieval
- Video Retrieval
4. Retrieval von strukturierten und semi-strukturierte Daten
- IR und Datenbanken
- XML-Retrieval
5. Verteiltes Retrieval:
- Modelle: CORI, entscheidungstheoretisches Modell
- Architekturen: zentraler Broker, P2P, Grid
- Verteiltes Clustering
6. Implementierung von IR-Systemen:
- Zugriffspfade und Algorithmen
- Implementierung verteilter IR-Systeme
7. Evaluierung:
- nichtlinearen Rangordnungen
- interaktives Retrieval
Lernziele: Die Studierenden sollen die weiterführenden IR-Modelle verstehen, sie sollen wissen, welche verschiedenen Methoden für Multimedia-Retrieval sowie Retrieval strukturierter und semi-strukturierter Daten es gibt, und diese hinsichtlich ihrer Eignung für konkrete Anwendungen beurteilen können. Sie sollen wissen, welche Modelle und Architekturen es für verteiltes Retrieval gibt. Ferner sollen sie die Funktionsweise verschiedener Implementierungen von IR-Systemen verstehen, und sie sollen weiterführende Evaluierungsmethoden anwenden können.
Literatur: - P. Ingwersen, K. Järvelin: The TURN: Integration of Information Seeking and Retrieval in Context. Springer, 2005.
- R. Belew: Finding Out About. A Cognitive Perspective on Search Engine Technology and the WWW. Cambridge University Press, 2000.
- Reginald Ferber: Data Mining und Information Retrieval. dpunkt Verlag, 2003.
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
Vorleistung:
Infolink:
Bemerkung:
Description: Information retrieval deals with vagueness and imprecision in information systems. This course will teach advanced concepts of this field:
1. Models:
- Retrieval as uncertain inference
- Models based on propositional logic
- Models based on predicate logic
- specific probabilistic models
2. Interactive retrieval
- Probability ranking principle for interactive IR
- Cognitive models
- Design of user interfaces for IR
3. Multimedia retrieval
- Syntax, semantics and pragmatics
- Image retrieval
- Audio retrieval
- Video retrieval
4. Retrieval of structured and semi-structured data
- IR and databases
- XML retrieval
5. Distributed retrieval
- Models: Similarity-based, Decision theoretic framework
- Architecture: central brokers, P2P, Grid
- Distributed clustering
6. Implementation of IR Systems
- Access methods and algorithms
- Implementaiton of distributed IR systems
7. Evaluation
- nonlinear rankings
- interactive retrieval
Learning Targets: Students will learn about advanced IR models, they will know models for retrieving multimedia or (semi-)structured data and assess their suitability for a concrete application. They will know models and methods for interactive and distributed retrieval. They will learn about different methods for implementing an IR system, and they will be able to apply advanced evaluation methods.
Literature: - P. Ingwersen, K. Järvelin: The TURN: Integration of Information Seeking and Retrieval in Context. Springer, 2005.
- R. Belew: Finding Out About. A Cognitive Perspective on Search Engine Technology and the WWW. Cambridge University Press, 2000.
- Reginald Ferber: Data Mining und Information Retrieval. dpunkt Verlag, 2003.
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
Pre-Qualifications:
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