|
|
 |
|
Beschreibung |
KursbeschreibungBeständig und im zunehmend Maße entstehen Daten direkt in digitaler Form oder werden in ein digitales Format überführt. Ein Grund dafür ist die einfache Verarbeitung und eine hohe Wiederverwendbarkeit. Einen umfangreicheren digitalen Datenbestand jedoch manuell, gezielt nach einer Information zu durchsuchen ist ab einer bestimmten Menge an Daten nicht mehr effektiv möglich und der tatsächliche Nutzen des Bestands zumindest fraglich. Ein plakatives Beispiel für einen solchen Datenbestand ist das Internet, welches massive Mengen an digitalisierten multimedialen Daten vorhält. Wohlbekannte Suchmaschinen helfen hier den suchenden, um sich in diesem Bestand zurechtzufinden. Massive Mengen an multimedialen Daten entstehen jedoch auch in anderen Bereichen (z.B. in Krankenhäusern oder Verlagen) und der effektive Zugriff darauf muss gesichert werden. Die Forschung im Umfeld des Information Retrieval (IR) befasst sich daher mit Verfahren die automatisiert digitalen Datenbestände nach festgelegten Kriterien durchsuchen und dem Anwender nur noch eine Untermenge aller verfügbaren Daten, sortiert nach Relevanz ausgeben. Die Forschung an effektiven IR-Verfahren ist hinreichend komplex und obwohl das IR auf eine lange Historie zurückblickt, sind insbesondere mit stetig wachsende Datenmengen mit zunehmend heterogener und verteilter Natur, Fragestellungen offengeblieben und neue Anforderungen hinzugekommen.
Dieser Kurs wird sich zunächst mit klassischen Themen des IR in Dokumentdatenbeständen befassen, um die Grundlegendem Eigenschaften einzuführen. Darunter fallen Themen wie die Indexierung von Text und Verfahren zu Gewichtungen von Indexeinheiten, die Einführung etablierter IR-Klassen und Modelle, sowie vereinheitlichte Verfahren zu Evaluation der Güte von IR-Verfahren. Über die klassischen IR-Verfahren hinaus wird sich dieser Kurs dann noch den Themen der Suche nach multimedialen Inhalten, der Anwendung von Machine Learnings im IR, der semantischen Suche und der verteilten Suche auseinandersetzen.
Alle Einheiten dieses Kurses werden mit theoretischen und praktischen Übungen, die der Vertiefung des Inhalts dienen, abgeschlossen.
Für folgende Studiengänge vorgesehen: B(über Katalog M), D, M, MC
|
|
|
FernUniversität in Hagen, 58084 Hagen, Telefon: +49 2331 987-01, E-Mail: fernuni@fernuni-hagen.de