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Course Type (SWS)
Lecture: 2 │ Exercise: 1 │ Lab: 1 │ Seminar: 0
Exam Number: ZKD 42003
Type of Lecture:

Lecture, exercise and lab

Language: German
Cycle: SS
ECTS: 6
Exam Type Oral Exam (20-30 min.)
assigned Study Courses
assigned People
assigned Modules
Information
Beschreibung:

Internet-Suchmaschinen sind heute die zentrale Anlaufstelle für viele tägliche Informationsbedürfnisse. Eine kompetente Nutzung setzt allerdings Kenntnisse über die Möglichkeiten und Grenzen dieser Systeme voraus, über die aber nur wenige Nutzer verfügen („Suchkompetenz“). Zudem sind diese Suchmaschinen die bekanntesten Vertreter von Information-Retrieval-Systemen, die auch in vielen anderen Anwendungen (wie z.B. Internet-Shops, Digitale Bibliotheken, Hilfesysteme, Enterprise Search, Wissensmanagement) eingesetzt werden.
In dieser Vorlesung werden Modelle und Methoden für die inhaltsorientierte Suche im Web und anderen Textbeständen vorgestellt. In der Übung werden die theoretischen Konzepte anhand von Beispielen vertieft und kleine praktische Aufgaben am Rechner durchgeführt. Das Praktikum beschäftigt sich mit der Konfiguration, Anwendung und Evaluierung von Suchmaschinen.
Inhalte im Einzelnen:
- Basiskonzepte (Informationskompetenz, Vagheit und Unsicherheit, Daten-Information-Wissen)
- Repräsentation von Textinhalten (Freitextsuche, Klassifikationen, Ontologien)
- Modelle (Boolesches und Fuzzy-Retrieval, Vektorraummodell, Probabilistisches Retrieval, Web-spezifische Modelle)
- Evaluierung (Effektivität; Relevanz; Metriken für Booleschem Retrieval; Evaluierung von linearen Rangordnungen)
- Interaktives Retrieval (Information Seeking Behavior; Information Search; Systemfunktionalität; Benutzeroberflächen)

Lernziele:

Die Studierenden sollen die grundlegenden Konzepte und die verschiedenen Modelle des Information Retrieval und insbesondere der Internet-Suche kennenlernen und verstehen. Sie sollen die verschiedenen Methoden zur Repräsentation von Textinhalten anwenden können und die Evaluierungsmethoden beherrschen. Neben der Kenntnis der kognitiven Modelle sollen sie insbesondere auch die verschiedenen Ansätze zur Gestaltung von Benutzungsschnittstellen von Information Retrieval-Systemen kennen. Ferner sollen sie in der Lage sein, Leistungsfähigkeit der Methoden zur Textrepräsentation sowie der verschiedenem Retrievalmodelle beurteilen zu können.

Literatur:

- Bruce Croft, Donald Metzler, Trevor Strohman: Search Engines: Information Retrieval in Practice by Addison Wesley, 2009.
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.

Vorleistung:
Infolink:
Bemerkung:
Description:

Internet search engines are the central startting point for satisfying today‘s information needs. These engines are representatives of the broader class of informaiton retrieval systems, which are applied in many other environments (like e.g. internet shops, digital libraries, help systems, enterprise search).
This course will introduce the basic models and concepts for content-oriented search in the Web and other text collections. collections of text documents. of this area. In the exercises, examples will deepen the understanding of the theoretical concepts, and small practical exercises will be carried out. In the lab part, students will wokr on th configuration, application and evaluation of search engines.
Contents:
- Basic concepts (information literacy, vagueness and uncertainty, data, information and knowledge)
- Representation of text content (free text search, classifications, ontologies)
- Models (boolean, fuzzy, vector space, probabilistic retrieval, Web retrieval)
. Evaluation (effectiveness vs efficiency, relevance, metrics for boolean retrieval, evaluation of linear rankings)
- Interactive Retrieval (information seeking behavior; information search; system functions, user interfaces)

Learning Targets:

Students will understand the basic concepts and different models in information retrieval (IR). They will be able to apply different methods for representing text content and evaluate the performance of IR systems. They will understand the multi-level architecture of IR systems and learn about various approaches for designing user interfaces of IR systems. Finally, they will be able to assess the quality of the various IR models and text representation methods.

Literature:

- Bruce Croft, Donald Metzler, Trevor Strohman: Search Engines: Information Retrieval in Practice by Addison Wesley, 2009.
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.

Pre-Qualifications:
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Notice: