Di Maria

Melanie Di Maria

Tel. 0951 - 863 2699 

Email: bamberg@vawi.de

Studiengangmanagement Bamberg
Universität Bamberg | Studiencenter VAWi

An der Weberei 5
96047 Bamberg  


Universität Bamberg

Virtueller Weiterbildungsstudiengang Wirtschaftsinformatik (VAWi)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik

An der Weberei 5
96047 Bamberg
* Pflichtfeld
Weichelt

Dr. Thomas Weichelt

Tel. 0201 - 183 3001

Email: essen@vawi.de

Studiengangmanagement Essen
Universität Duisburg-Essen | Studiencenter VAWi

Universitätsstraße 9
45141 Essen


Universität Duisburg-Essen

Virtueller Weiterbildungsstudiengang Wirtschaftsinformatik (VAWi)
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

Universitätsstraße 9
45141 Essen
* Pflichtfeld

Information Retrieval Systeme

Dozenten & Tutoren

Dozent:
Prof. Dr. Andreas Heinrich

Tutoren:
Dr. Daniel Blank

Universität Bamberg

Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik
Lehrstuhl für Medieninformatik
http://www.uni-bamberg.de/minf/

 

Einordnung, Turnus & Sprache

Turnus:
Wintersemester

Einordnung:
Datenmanagementsysteme

Sprache:
Deutsch

Lehrformen & Medienformen

Für dieses Modul steht eine internetbasierte Lernumgebung für die Durchführung der Lehr-/Lernprozesse und der Lernunterstützungsprozesse zur Verfügung. Dabei erfolgt die Betreuung der Studierenden durch die Lehrenden über asynchrone (Foren, E-Mail) und synchrone (Chat, Telefon, Online-Konferenzen) Kommunikationswerkzeuge. Diese stehen auch für die Kommunikation der Studierenden untereinander zur Verfügung.

Die Studierenden werden beim Wissenserwerb durch folgende elektronische Selbstlernmedien unterstützt:
Skript/Foliensätze, ergänzende Literatur, Video-Vorlesungsmitschnitt (interaktiv).

Zudem wird der Aufbau von Fertigkeiten und Kompetenzen insbesondere gefördert durch:
tutoriell betreute Aufgabenbearbeitung.

Es werden praxisbezogene Aufgaben gestellt, die mit Hilfe der erlernten Methoden und Theorien gelöst werden sollen.

Arbeitsaufwand, ECTS-Credits & Zuordnung

Arbeitsaufwand
70-80h: Selbststudium
53h: Aufgabenbearbeitung
2h: Abschlussprüfung
125-135h: Gesamt

ECTS-Credits
VAWi 2.0: 5,0

Zuordnung:
10% Wirtschaftswissenschaften
60% Informatik
10% Kerngebiete der Wirtschaftsinformatik
20% allg. Grundlagen & Schlüsselqualifikationen

Voraussetzungen

keine

Angestrebte Lernergebnisse

Das Modul gibt einen breit gefächerten Überblick über wichtige Aspekte des Information Retrieval und über Suchmaschinen. Dies schließt die zugrundeliegenden Modelle sowie aktuelle Forschungsrichtungen ein.

Die Absolventinnen und Absolventen des Moduls ...

  • verbreitern und vertiefen ihr Wissen über Suchmaschinen und die dahinterstehenden Konzepte und Technologien.
  • können Suchmaschinen evaluieren und vergleichen, sowie aktuelle Forschungsansätze und Entwicklungen einordnen.
  • können Suchmaschinen aufgrund von komplexen Problem‐ und Aufgabenstellungen anpassen und deren Einsatzpotenzial kritisch bewerten.
  • können aufgrund von problemorientierten Fragestellungen Suchlösungen konzipieren und implementieren.
  • können selbständig wissenschaftlich arbeiten und verbessern durch den Umgang mit offenen Fragestellungen ihr systemanalytisches Denken, sowie ihre Abstraktionsfähigkeit.

 

Studienempfehlungen

  • Die Bearbeitung der optionalen semesterbegleitendenStudienleistungen wird – auch im Sinne einer frühzeitigen und kontinuierlichen Vorbereitung auf die Abschlussklausur – ausdrücklich empfohlen. Es können bis zu 18 zusätzliche Punkte erworben werden.
  • Grundkenntnisse im Bereich Programmierung (insbesondere Java)

Inhalte & Gliederung

Gegenstand des Information Retrieval ist die Suche nach Dokumenten. Traditionell handelt es sich dabei im Allgemeinen um Textdokumente. In neuerer Zeit kommt aber verstärkt auch die Suche nach multimedialen Dokumenten (Bilder, Audio, Video, Hypertext‐Dokumente) hinzu. Ferner hat das Gebiet des Information Retrieval insbesondere auch durch das Aufkommen des WWW an Bedeutung und Aktualität gewonnen. So werden Retrieval‐Konzepte für das Internet, für Unternehmen oder auch für die Desktopsuche im Modul behandelt.

Konkret geht es im Information Retrieval darum, aus einer Kollektion von Dokumenten zu einem gegebenen Informationsbedarf die relevanten Dokumente zu ermitteln. Hierzu werden Techniken eingesetzt, die weit über eine einfache zeichenkettenbasierte Suche hinausgehen. So versucht man, von der konkreten Wortwahl in einem Dokument zu abstrahieren und stattdessen die Semantik des Dokumentes zu adressieren.

Die Studierenden erhalten einen Überblick über unterschiedliche Aspekte der Dokumentensuche, angefangen von der Formulierung des Informationswunsches über technische Aspekte wie die verwendeten Algorithmen und Datenstrukturen bis hin zu Fragen der Beurteilung von Information‐Retrieval‐Systemen.

Inhalte

  • Suchmaschinen und Information Retrieval
  • Architektur von Suchmaschinen
  • Evaluierung von Suchmaschinen
  • Retrieval‐Modelle
  • Ranking mit Indexstrukturen
  • Textverarbeitung
  • Anfragen / Benutzerschnittstellen / Interaktion
  • Crawling und Texterfassung
  • Suchmaschinenoptimierung, Werbung, ...
  • Bilder und vertikale Suchlösungen

 

Studien- und Prüfungsleistungen

  • Klausur [90 Minuten/ 90 Punkte/ 100%]
  • Ggf. Bonus durch drei (3) nachgewiesene optionale Studienleistung [ 6+6+6=18 Punkte / 20 %]

Der Bonus kann nur angerechnet werden, wenn in der Klausur mindestens 45 Punkte erreicht sind und die optionale semesterbegleitende Studienleistung durch Abgabe / Einreichen der Lösung zur Aufgabenbearbeitung nachgewiesen ist. Die Bestnote (1,0) kann ohne den Bonus erreicht werden.

Während des Semesters werden im Rahmen der optionalen Studienleistungen drei Aufgabenstellungen zur Bearbeitung ausgegeben. Diese werden in Einzelarbeit erbracht. Die Abgabe dieser Studienleistungen ist freiwillig. Die Bearbeitungsfrist der Studienleistungen wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten so festgelegt, dass eine kontinuierliche Arbeit über das Semester hin möglich ist. Die Bearbeitungsdauer beträgt jeweils vier Wochen.

In den Studienleistungen werden Sie anhand von komplexen Problemstellungen die in der Lehrveranstaltung besprochenen Methoden praktisch anwenden bzw. Transferaufgaben dazu lösen (schriftliche Ausarbeitung bzw. Programmieraufgaben). Die eingereichten Lösungen werden bewertet.

Literatur

Basisliteratur

  • Croft, W Bruce; Metzler, Donald; Strohman, Trevor (2010 erschienen 2009): Search engines. Information retrieval in practice. Boston: Addison‐Wesley.
  • Henrich, Andreas: Information Retrieval 1 (Grundlagen, Modelle und Anwendungen). Lehrtext, Universität Bamberg, 2008, Online: http://www.uni‐bamberg.de/minf/ir1_buch/

Zusatzliteratur (optional zur Vertiefung)

  • Baeza‐Yates, Ricardo; Ribeiro‐Neto, Berthier (2011): Modern information retrieval − the concepts and technology behind search. [2. Auflage]. Harlow: Pearson Addison‐Wesley [u.a.].
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