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Wir leben in einer Welt, in welcher die Sammlung, Aufbereitung und Nutzbarmachung von Informationen und Daten zunehmend zentral wird. Unter "Information Engineering" verstehen wir Methoden und Verfahren zur Gestaltung und Entwicklung von wissensintensiven Informationssystemen. Es handelt sich dabei auch um Kerninhalte im Hinblick auf das Gebiet "Data Sceince", d.h., das Gebiet, welches sich mit der Aufbereitung und Analyse von Daten und Information aller Art (auch Big Data) beschäftigt.

Die grosse Mehrheit der neu produzierten Daten sind heute unstrukturiert. Der Kurs "Information Engineering 1" beleuchtet, welche Information aus diesen Daten gewonnen werden kann - weit über die "klassische Suche" hinaus. Dabei wird insbesondere das Gebiet "Information Retrieval" vertieft - ein Fachgebiet, welches dem Geschäftserfolg von Firmen wie Google und Services wie Neflix zu Grunde liegt.

- Einführung in Information Retrieval (IR): Definitionen, Abgrenzung, Daten - Information - Wissen, Suchparadox und das Retrievalproblem (2 Wochen)

- Grundlagen: Modelle, Probability Ranking Principle, Rangierungsregeln (2 Wochen)

- Indizierung/Vergleich: Textanalyse, Gewichtung (2 Wochen)

- Systeme/Architektur: Suchmaschinen, Websuche (wie z.B. Google), Datenstrukturen (2 Wochen)
- automatische Kategorisierung/Recommender-Systeme (wie z.B. Netflix) (2 Wochen)

- IR Projekte zur Unterstützung informationsintensiver Geschäftsprozesse (1 Wochen)

- Evaluation von IR Systemen: Vorgehensweise, Testkollektionen, Fallstudie (2 Wochen)

- ggf. weiterführende Techniken (z.B. Multimedia Retrieval, Mehrsprachiges Retrieval)  (1 Wochen)

C. Peters, M. Braschler, P. Clough: "Multilingual Information Retrieval: From Research To Practice", Springer, 2012.
Foliensatz

R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval, 2nd Ed., ACM Press, 2010
C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008