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.
DD2475 Informationssökning 9,0 hp
Denna kurs är avvecklad.
Avvecklingsbeslut:
Ingen information tillagd
Information per kursomgång
Kursomgångar saknas för aktuella eller kommande terminer.
Kursplan som PDF
Notera: all information från kursplanen visas i tillgängligt format på denna sida.
Kursplan DD2475 (HT 2010–)Rubriker med innehåll från kursplan DD2475 (HT 2010–) är markerade med en asterisk ( )
Innehåll och lärandemål
Kursinnehåll
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.
Kurslitteratur och förberedelser
Särskild behörighet
För fristående kursstuderande krävs 90 högskolepoäng varav 45 högskolepoäng inom matematik eller informationsteknik. Dessutom krävs engelska B eller motsvarande.
Kurslitteratur
C. D. Manning, P. Raghavan and H. Schütze: Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.
Examination och slutförande
Betygsskala
A, B, C, D, E, FX, F
Examination
- 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
- LAB1 - Laborationer, 3,0 hp, betygsskala: P, F
Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.
Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.
När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.
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).
Examinator
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.
Ytterligare information
Kursrum i Canvas
Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.
Ges av
Huvudområde
Datalogi och datateknik
Utbildningsnivå
Avancerad nivå
Övrig information
Denna kurs ersätts av DD2476 Sökmotorer och informationssökningssystem från och med läsåret 11/12.