Information Retrieval
Allgemeines
Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Information Retrieval", die im Wintersemester 2016/2017 von Andreas Nürnberger gehalten wird. Diese Seite wird während der Lehrveranstaltung laufend aktualisiert.
Information Retrieval (IR) beschäftigt sich mit der Informationssuche in nicht oder wenig strukturierten Datenbeständen wie z.B. Text- oder multimedialen Datenbanken. Beispiele für Anwendungen sind Internet-Suchmaschinen, Digitale Bibliotheken und Multimedia-Archive wie z.B. Bild- oder Videodatenbanken. Im Rahmen dieser Vorlesung sollen die grundlegenden IR-Konzepte eingeführt und anhand spezieller Anwendungsbereiche illustriert werden. Da die inhaltsorientierte Suche im Vordergrund steht, werden außerdem spezielle Verfahren zur Repräsentation des Inhaltes von Texten und multimedialen Objekten vorgestellt.
Organisatorische Regelungen für den Übungsschein und die Prüfungszulassung
Zu den Übungen gibt es Übungsblätter. Die Übungsaufgaben werden votiert. Durch eine Votierung erklärt man sich bereit, zu einer Aufgabe vorzutragen. (Lösungsvorschläge werden diskutiert, sie müssen nicht gleich richtig sein. Man sollte sich aber gründlich mit der Aufgabe beschäftigt haben.)
Zusätzlich zu den theoretischen Übungsaufgaben gibt es praktische Programmieraufgaben (Assignments), die eingereicht und mit Punkten bewertet werden. Diese Aufgaben sollen in Gruppen von 3-4 Studenten bearbeitet werden. Der Stichtag für die Einsendung wird für jedes Assignment bekanntgegeben, in der Regel stehen zwei bis drei Wochen für die Bearbeitung zur Verfügung.
Zur Prüfung zugelassen ist, wer:
- mindestens die Hälfteder Punkte für Assignments erreicht hat und
- mindestens zwei Drittel der sonstigen Übungsaufgaben votiert hat und
- mindestens einmal in den Übungen vorgetragen hat..
Für einen Schein ist die Teilnahme und das Bestehen der Prüfung Voraussetzung!
For "Schein" you have to write the exam.
Termine und Räume
Veranstaltung | Zeit | Beginn | Raum |
Vorlesung | Donnerstag 15:15 - 16:45 | 13.10.16 | G22A-105 |
Übung (Gruppe 1) | Montag 11:15 - 12:45 | 17.10.16 | G05-307 |
Übung (Gruppe 2) | Mittwoch 9:15 - 10:45 | 26.10.16 | G05-211 |
Exam | tba | tba | tba |
The date to have a look at your exam (from 28.07.2017), in order to know, what you have made right and wrong is 06.10.2017, 10 a.m., room G29-128.
Lehrende
Wenn Sie Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-Mail) an
Übung:
Material
Während der Vorlesung werden hier Folien, Übungsblätter und weiteres Material veröffentlicht.
Vorlesungsfolien
- Einfürung
- Document Pre-Processing
- Indexing
- The Vector Space Model
- Probabilistic information retrieval
- LSI
- Evaluation
- Search User Interfaces
- Web Search & Link Analysis
- Web Search - Crawling
Übungsblätter
- Assignment 1 (until 17. Oct. 2016)
- Assignment 2 (until 24. Oct. 2016 respectively 26. Oct. 2016)
- Assignment 3 (until 07. Nov. 2016 respectively 09. Nov. 2016)
- Assignment 4 (until 14. Nov. 2016 respectively 16. Nov. 2016)
- Assignment 5 (until 21. Nov. 2016 respectively 23. Nov. 2016)
- Assignment 6 (until 28. Nov. 2016 respectively 30. Nov. 2016)
- Assignment 7 (until 05. Dec. 2016 respectively 07. Dec. 2016)
- Assignment 8 (until 12. Dec. 2016 respectively 14. Dec. 2016)
- Assignment 9 (until 02. Jan. 2017 respectively 04. Jan. 2017)
- Assignment 10 (until 09. Jan. 2017 respectively 11. Jan. 2017)
- Assignment 11 (until 16. Jan. 2017 respectively 18. Jan. 2017)
- Assignment 12 (until 23. Jan. 2017 respectively 25. Jan. 2017)
Praktische Aufgaben
- Programming Task 1 (until 01. Dec. 2016)
- Evaluation for the Programming Task 1
- Programming Task 2 (until 15. Dec. 2016)
- Evaluation for the Programming Task 2
- To achieve an additional credit point (i.e. to get 6 credit points instead of 5) you have to solve additional programming task (deadline 19 Jan. 2017), that is:
Zusatzmaterial
Literatur
-
- Introduction to Information Retrieval, C.D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze, Cambridge University Press, 2008. (Online-Version)
- Search User Interfaces, Marti Hearst, Cambridge University Press, 2009. (Online-Version)
- Soft Computing in Information Retrieval, Fabio Crestani and Gabriella Pasi, Physica Verlag, 2000.
- Modern Information Retrieval, Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribiero-Neto, Addison Wesley, 1999.
- Foundations of Statistical Natural Language Processing, Chris Manning and Hinrich Schütze, MIT Press, Cambridge, MA, 1999.
- Information Retrieval: Data Structures and Algorithms, William B. Frakes and Ricardo Baeza-Yates, Prentice-Hall, 1992.