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Information & Knowledge Retrieval (E)

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

2. Studienzyklus, Master

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/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 laut Lehrplan

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

Bewertungsmethoden und -kriterien

Seminararbeit

Unterrichtssprache

Englisch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

6

eLearning Anteil in Prozent

17

Semesterwochenstunden (SWS)

3

geplante Lehr- und Lernmethoden

Vortrag, Gruppenarbeit, Präsentation und Diskussion von Aufgaben

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

3

Name des/der Vortragenden

Prof. (FH) Dr. Mario Döller

Studienjahr

1

empfohlene optionale Programmeinheiten

nicht zutreffend

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

DTS.2

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

Pflichtfach

Praktikum/Praktika

nicht zutreffend