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CS 572 — Information Retrieval
(engl. Information Retrieval)
Niveaustufe, Verpflichtungsgrad | Vertiefungsmodul, abhängig vom importierenden Studiengang |
Lehr- und Lernformen, Arbeitsaufwand |
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS), 180 Stunden (60 Std. Präsenzzeit, 120 Std. Selbststudium) |
Leistungspunkte, Voraussetzungen zum Erwerb |
6 LP Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben und mündliche Präsentation der Lösung von mindestens zwei der Übungsaufgaben. Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung) oder Klausur |
Sprache, Benotung |
Englisch,Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Data Science. |
Ursprung | M.Sc. Data Science |
Dauer des Moduls, Häufigkeit |
Ein Semester, Zweijährlich im Sommersemester |
Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Bernhard Seeger |
Inhalt
- Qualitätskriterien für das Information Retrieval
- Modelle für das Information Retrieval
- Architektur von Systemen für Information Retrieval
- Indexmethoden und Indexaufbau
- Anfrageerweiterung
- IR im Web
- Multimedia-Retrieval
Qualifikationsziele
Die Studierenden
- kennen die wichtigsten Modelle für das Information Retrieval erwerben,
- haben einen Überblick über die Architektur von IR Systemen bekommen,
- kennen Indexierungstechniken,
- verstehen Optimierung von Anfragen in IR,
- können IR im Bereich Web und Multimedia anwenden,
- können wissenschaftliche Arbeitsweisen (Erkennen, Formulieren, Lösen von Problemen, Schulung des Abstraktionsvermögens) anwenden,
- sind in der Lage über wissenschaftliche Inhalte frei zu sprechen, sowohl vor einem Publikum als auch in einer Diskussion.
Voraussetzungen
Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in dem Modul Algorithmen und Datenstrukturen vermittelt werden.
Verwendbarkeit
Das Modul kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen
- B.Sc. Data Science
- B.Sc. Informatik
- M.Sc. Data Science
- M.Sc. Informatik
- M.Sc. Mathematik
- M.Sc. Wirtschaftsinformatik
- M.Sc. Wirtschaftsmathematik
- LAaG Informatik
Im Studiengang M.Sc. Data Science kann das Modul im Studienbereich Freie Wahlpflichtmodule absolviert werden.
Das Modul kann auch in anderen Studiengängen absolviert werden (Exportmodul).
Das Modul ist der Informatik zugeordnet. Weitere Informationen zur Wählbarkeit sind der Bereichsbeschreibung zu entnehmen.
Literatur
- Manning, Raghavan, Schütze: Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press
- Baeza-Yates, Ribeiro-Neto: Modern Information Retrieval, Addison Wesley
- Ferber: Information Retrieval-Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web, dpunkt Verlag
- Henrich: Information Retrieval - Grundlagen, Modelle und Anwendungen
Bitte beachten Sie:
Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2023/24 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:
- WiSe 2016/17
- SoSe 2018
- WiSe 2018/19
- WiSe 2019/20
- WiSe 2020/21
- SoSe 2021
- WiSe 2021/22
- WiSe 2022/23
- WiSe 2023/24
Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.
Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.