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Lecture "Information Retrieval and Web Search Engines"

Information

Lecturer :  Prof. Dr. Wolf-Tilo Balke

Assistant: Muhammad Usman

Classification: Master

Credits: 5

Exam: Oral / Written

Regular Dates:

Every Tuesday, starting 13th April, 2023

Time: 15:00-17:15 Hrs

Room: IZ160

Contents

Contents: 

Summary:
This course provides an introduction to the fields of information retrieval and web search. We will discuss how relevant information can be found in very large and mostly unstructured data collections; this is particularly interesting in cases where users cannot provide a clear formulation of their current information needs. Web search engines like Google are a typical application of the techniques covered by this course.

This lecture will be in English

Note: There is no need to register for this course on StudIP. All the course material and lecture recordings will be available on this page.

Materials
Date Topic Slides Exercises Videos  
01 13.04.23 Introduction Lec-01 Exercise Rec-01  
02 20.04.23 Fuzzy retrieval model; Coordination level matching; Vector space model Lec-02 Rec-02  
03 27.04.23 Probabilistic retrieval models Lec-03 Exercise Rec-03  
04 04.05.23 Indexing Lec-04 Exercise Rec-04  
05 11.05.23 Latent Semantic Indexing Lec-05 Exercise Rec-05  
-- 18.05.23 Ascension/No Lecture    
06 25.05.23 Language models; Retrieval Evaluation Lec-06 Exercise Rec-06  
-- 01.06.23 Excursion Week/No Lecture  
07 08.06.23 Document clustering Lec-07 Rec-07  
08 15.06.23 Relevance feedback; Classification Lec-08 Exercise Rec-08  
09 22.06.23 Support vector machines Lec-09 Rec-09  
10 29.06.23 Introduction to Web Retrieval Lec-10 Rec-10  
11 06.07.23 Web crawling Lec-11 Exercise Rec-11  
12 13.07.23 Link analysis Lec-12 Exercise Rec-12  
13 20.07.23 Miscellaneous Lec-13 Rec-13  

Books

(Manning et al., 2008)

Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008. [ http ]

(Belew, 2000)

Richard  K. Belew. Finding Out About: A Cognitive Perspective on Search Engine Technology and the WWW. Cambridge University Press, 2000. [ http ]

Further Readings

(Saracevic, 2007)

Tefko Saracevic. Relevance: A review of the literature and a framework for thinking on the notion in information science. Part II: Nature and manifestations of relevance. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(13):1915-1933, 2007. [ DOI ]

(Ivanciuc, 2007)

Ovidiu Ivanciuc. Applications of support vector machines in chemistry. In Kenneth B. Lipkowitz, Thomas R. Cundari, and Donald B. Boyd, editors, Reviews in Computational Chemistry, volume 23, pages 291-400. Wiley, 2007. [ .pdf  ]

(Joachims, 2002)

Thorsten Joachims. Optimizing search engines using clickthrough data. In Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD 2002), pages 133-142. ACM Press, 2002. [ DOI ]

(Fetterly et al., 2004)

Dennis Fetterly, Mark Manasse, Marc Najork, and Janet L. Wiener. A large-scale study of Web pages. Software: Practice and Experience, 34(2):231-237, 2004. [ DOI ]

(Boyack et al., 2005)

Kevin W. Boyack, Richard Klavans, and Katy Börner. Mapping the backbone of science Scientometrics, 64(3):351-374, 2005. [ DOI ]

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