Information Mining - Vorlesung, Sommersemester 2008

Neuigkeiten

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Ein neues Übungsblatt zu Information Mining ist online		Das 5. Übungsblatt zu Information Mining ist online. Es wird in der nächsten Übungsstunde besprochen. PDF ...    ...
Leistungskontrolle IR/IM/IE/DL/DM		Die mündlichen Prüfungen zu den Lehrveranstaltungen "Information Retrieval" (IR) "Digitale Bibliotheken" (DL) "Information Mining" (IM) "Information Engineering" (IE) "Data Mining" (DM) finden in der Woche vom 8.-12.9. statt.

Lehrpersonen

Dozent(in)

• Prof. Dr.-Ing. Norbert Fuhr

Übungsleiter(innen)

• Dipl.-Inform. Ingo Frommholz

Formalia

Zielgruppe

• DAI Hauptstudium mit 8 Kreditpunkten : Bereich "D"
• ISE Master mit 8 Kreditpunkten

Termine

Beschreibung

Information Mining beschäftigt sich mit dem Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten (Data Mining) bzw. Texten (Text Mining). Dazu sollen Computer in die Lage versetzt werden, Datenbasen automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung.

Gliederung der Vorlesung

• Data Mining
  1. Einführung
  2. Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute
  3. Ausgabe: Wissensrepräsentation
  4. Algorithmen: Die grundlegenden Methoden
  5. Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten
  6. Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis
  7. Transformmationen: Aufbereitung der Ein- und Ausgabe
• Text Mining
  1. Text-Repräsentation
  2. Text-Clustering
  3. Text-Klassifikation

Folien

• Data Mining
  1. Kapitel 1: odp pdf
  2. Kapitel 2: odp pdf
  3. Kapitel 3: odp pdf
  4. Kapitel 4: odp pdf --- Bayes'sche Netzwerke: odp pdf
  5. Kapitel 5: odp pdf
  6. Kapitel 6: odp pdf
  7. Kapitel 7: odp pdf
  8. Data Warehouse:odp pdf
  9. Wiederholung
• Text Mining
  1. Flaches Clustering: Folien Handout
  2. Hierarchisches Clustering: Folien Handout

Mitschriften

• Notizen vom 23.04.2008
• Notizen vom 30.04.2008
• Notizen vom 7.05.2008
• Notizen vom 14.05.2008
• Notizen vom 21.05.2008
• Notizen vom 28.05.2008
• Notizen vom 11.06.2008
• Notizen vom 18.06.2008
• Notizen vom 25.06.2008

Übungsaufgaben und Prüfungsfragen

• Blatt 1
• Blatt 2
• Blatt 3
• Blatt 4
• Blatt 5
• Folien Übung vom 16.04.2008
• Folien Übung vom 30.04.2008
• Folien Übung vom 07.05.2008
• Notizen Übung vom 14.05.2008
• Notizen Übung vom 28.05.2008
• Notizen Übung vom 04.06.2008
• Notizen Übung vom 11.06.2008
• Notizen Übung vom 18.06.2008
• Notizen Übung vom 25.06.2008
• Notizen Übung vom 02.07.2008
• Beispiel-Übungsaufgaben finden sich hier.
• Beispiel-Fragen für die mündliche Prüfung
  (beachten Sie hierzu auch die Wiederholungs-Folien)

Begleitmaterial

1. Der Data-Minig-Teil basiert auf dem Lehrbuch `Data Mining' von Ian Witten und Eibe Frank.
2. Der Text-Mining-Teil basiert auf den Kapiteln 13-17 des Buches Introduction to Information Retrieval von D. Manning, Prabhakar Raghavan und Hinrich Schütze.
3. Clustering-Tutorial und Demo