Inför kursval

Kursinnehåll

Grundläggande och avancerade tekniker för informationssökning: informationsextraktion; effektiv textindexering; indexering av icke-textdata; booleska modeller och vektorrumsmodeller för sökning; utvärderings- och gränssnittsfrågor; XML, internetsökmotorers uppbyggnad; klustring, klassificering; spektralmetoder, random indexing; sökning i stora mängder data.

Lärandemål

Efter genomförd kurs ska du kunna:

• förklara koncepten indexering, vokabulär, normalisering och kodbok i informationssökning
• definiera en boolesk modell och en vektorrumsmodell, och förklara skillnaden mellan dem
• förklara skillnaderna mellan klassificering och klustring
• diskutera skillnaderna mellan olika klassificerings- och klustringsmetoder
• välja en lämplig klassificerings- eller klustringsmetod beroende på det aktuella problemets begränsningar
• implementera klassificering i en boolesk modell och i en vektorrumsmodell
• implementera en grundläggande klustringsmetod
• redogöra för en grundläggande spektralmetod
• utvärdera informationssökningsalgoritmer, och redogöra för svårigheter med utvärdering
• förklara grunderna i XML och internetsökning.

Kursupplägg

Ingen information tillagd

Särskild behörighet

För fristående kursstuderande krävs 90 högskolepoäng varav 45 högskolepoäng inom matematik eller informationsteknik. Dessutom krävs engelska B eller motsvarande.

Rekommenderade förkunskaper

Matematikkunskaper motsvarande minst 30 hp, inklusive kurser i linjär algebra, analys i en och flera variabler, matematisk statistik, och datalogikunskaper motsvarande minst 15 hp. Det är också bra att ha läst kurser i maskininlärning, artificiell intelligens, språkteknologi och/eller databasteknologi.

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

C. D. Manning, P. Raghavan and H. Schütze: Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala

A, B, C, D, E, FX, F

Examination

• LAB1 - Laborationer, 3,0 hp, betygsskala: P, F
• LAB2 - Projekt, 3,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F
• TEN1 - Tentamen, 3,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s samordnare för funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

I denna kurs tillämpas skolans hederskodex, se: http://www.kth.se/csc/student/hederskodex.

Övriga krav för slutbetyg

Deltagarna i kursen förväntas medverka aktivt i kursens olika moment, i synnerhet vid övningar och laborationer. Dessutom betonas:

• träning i att självständigt inhämta nödvändig kunskap
• träning i muntlig och skriftlig redovisning.

Examinationen sker genom tentamen (TEN1; 3,0 hp), datorlaborationer (LAB1; 3,0 hp) och en projektuppgift som redovisas skriftligt och muntligt (LAB2; 3,0 hp).

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Hedvig Kjellström

Etiskt förhållningssätt

• Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
• Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
• Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Kurswebb

Ytterligare information om kursen kan hittas på kurswebben via länken nedan. Information på kurswebben kommer framöver flyttas till denna sida.

Ges av

CSC/Datalogi

Huvudområde

Datalogi och datateknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Övrig information

Denna kurs ersätts av DD2476 Sökmotorer och informationssökningssystem från och med läsåret 11/12.