MLU
INF.01084.04 - Information Retrieval (Complete module description)
Original version English
INF.01084.04 5 CP
Module label Information Retrieval
Module code INF.01084.04
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Informatik
Module used in courses of study / semesters
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Dr. Stefan Brass
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
Die TeilnehmerInnen sollen befähigt werden, folgende Konzepte für Information Retrieval zu verstehen, Anwendungen für die Textsuche praktisch umzusetzen und die Ergebnisse zu bewerten:
  • IR Modelle
  • Evaluierung
  • Anfrage Sprachen & Anfrage Operationen
  • Text Repräsentationen & Text Operationen
  • Text Indexing
  • Web IR
Module contents
Suchen in großen Informationsbeständen tritt in vielen Anwendungsbereichen auf. Die Vorlesung wird in die folgenden Bereiche einführen:
  • Suche in Texten
  • Suche in Webseiten
Der erste Bereich beschäftigt sich mit klassischem Information Retrieval. Es werden verschiedene Modelle und Konzepte vorgestellt, um Texte zu repräsentieren und sinnvoll zu durchsuchen. Besonders vertieft werden das Boolsche Modell, das Vektorraum-Modell und Latent Semantic Indexing. Weiterhin werden Methoden zur Evaluation, Anfrage und Textverarbeitung sowie zur Implementierung diskutiert. Information Retrieval ist erst durch den Erfolg des WWW zu einer Schlüssel-technologie geworden. In Webseiten sind neben den Textinformationen auch Links enthalten. Es werden Verfahren vorgestellt, die speziell die Struktur der Verbin-dungen analysieren und zum Ordnen der Suchergebnisse nutzen.
Forms of instruction Course (2 SWS)
Course (2 SWS)
Course
Course
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency beginnend im Sommersemester im Wechsel mit
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %; Course 5: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Reference text
Angebotsturnus: Alle 2-4 Semester. Falls das Modul im Sommersemester angeboten wird, beträgt der maximale Abstand 3 Semester. Primärmodul für Vertiefungsrichtungen: Datenbanken und Informationssysteme, Sekundärmodul für Vertiefungsrichtungen: Algorithmen und Datnestrukturen Basismodul für die Vertiefungsrichtung "Datenbanken und Data Mining"
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Course Vorlesung 2 0
Course 2 Course Übung 2 0
Course 3 Course Bearbeitung der Übungsaufgaben 0
Course 4 Course Problemorientiertes Selbststudium / Projekt 0
Course 5 Course Vorbereitung Klausur 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Course 5
Final exam of module
Regelmäßige Teilnahme an den Übungen und mindestens zweimaliges Vorstellen von Lösungen, Korrekte Bearbeitung der Übungsaufgaben in Höhe von mindestens 50% der maximal erreichbaren Punkte, Ausgearbeitetes Projekt (mit Programmieranteil, Beschreibung und Experimenten, Vorstellung)
mündl./schriftl. Prüfung
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %
Course 4 Summer semester No %
Course 5 Summer semester No %