Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

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

Dersi Alan Birimler

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

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