DERS ADI

: Metin Tabanlı Bilgi Erişimi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
CSE 5061 Metin Tabanlı Bilgi Erişimi SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. ADİL ALPKOÇAK

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans
Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İng)
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)
Bilgisayar Mühendisliği Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Mühendisliği Doktora

Dersin Amacı

Bu ders metin verileri üzerinde bilgi gerkazanımının (BG) ve Metin Madenciliği temel kavramları sunar. Derste pratik bilgi gerikazanım ve metin madenciliği araçlarının kullanımı yanından Makine öğrenmesi alanında teorik altyapısını da sunar.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Veri ve Bilgi gerikazanımı arasındaki farklılıkları anlamak
2   Üç temel BG yaklaşımını öğrenmekl: Boolean BG, Dereceli BG ve istatistiksel BG
3   BG araçları kullanabilme becerisi
4   Verilen bir problem alanı için yeni bilgi gerikazanım yaklaşımlarının veya en uygun parametrelerini değerlendirebilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Bilgil Gerigetirimine giriş
2 Boolean Bilgi Gerigetirimi
3 terim sözlüğü ve postings listesi
4 Dizin oluşturma ve sıkıştırma
5 Skorlama, terim ağırlıklandırma ve vektor space modeli
6 Tam bir sistmde skorların hesaplanması
7 İlgililik Geribildirimi ve sorgu genişletme
8 XML gerigetirimi
9 Bilgi gerigetirimi çin dib modelleri
10 İstatistiksel Bilgi Gerigetirimi
11 Dönem Projesi
12 Dönem Projesi
13 Dönem Projesi
14 Dönem Projesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya, Tong Zhang, "Fundamentals of Predictive Text Mining", Springer, 2010
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze, An Introduction to Information Retrieval , Cambridge University Press, Cambridge, England, 2008.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, programlama ve okuma ödevleri, proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ODV ÖDEV
2 ARS ARASINAV
3 YSS YIL SONU SINAVI
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ODV * 0.30 + ARS * 0.30 + YSS * 0.40
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ODV * 0.30 + ARS * 0.30 + BUT * 0.40


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi 35160 Buca, İzmir
Tel: (232) 301 74 08
E-Posta: alpkocak@cs.deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Pazartesi 9:30 - 12:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 10 3 30
Uygulama 5 2 10
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 2 20
Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10
Ödev Hazırlama 3 30 90
Sunum Hazırlama 2 8 16
Tasarım Projesi 1 20 20
Vize Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 199

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11
ÖK.15555555
ÖK.25555555
ÖK.35555555
ÖK.45555555