Information & Knowledge Retrieval (E)
Niveau
2. Studienzyklus, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die AbsolventInnen kennen die Komplexitäten und Anwendungsgebiete bekannter bzw. fundamentaler Algorithmen im Information Retrieval. Die Studierenden sind eigenständig in der Lage, wenig bzw. unstrukturierte Datenbestände zu analysieren und suchbar zu machen, sowie vorhandene bzw. eigene konzipierte und entwickelte Systeme zu evaluieren und zu beurteilen.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
nicht zutreffend
Lehrinhalte
In der integrierten Lehrveranstaltung werden grundlegende Themen im Bereich des Information Retrieval gelehrt. Dazu gehören folgende Schwerpunkte: Retrieval Modelle (Boolsche, Vektorraum, Probabilistisches, usw.); die Implementierung von IR-Systemen (Schichtenmodell, Visualisierung, Zugriffspfade, Algorithmen); Repräsentation von Inhalten (Freitextsuche, Dokumentationssprachen, spezielle Logiken, Indexierung, usw.); Web-Retrieval (Link-Analyse, Crawling); Inhaltsbasierte Suche in Multimediadokumenten
Empfohlene Fachliteratur
- C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze: Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008;
- B. Croft, D. Metzler, T. Strohman: Search Engines: Information Retrieval in Practice. Addison-Wesley, 2009
- B. Croft, D. Metzler, T. Strohman: Search Engines: Information Retrieval in Practice. Addison-Wesley, 2009
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Seminararbeit
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
6
E-Learning Anteil in %
17
Semesterwochenstunden (SWS)
3.0
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, Gruppenarbeit, Präsentation und Diskussion von Aufgaben
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
1
Name des/der Vortragenden
Prof. (FH) Dipl.-Inf. Karsten Böhm
Studienjahr
1
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
DTS.2
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
nicht zutreffend