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
Einführung
Eingabe: Konzepte, Instanzen, Attribute
Ausgabe: Wissensrepräsentation
Algorithmen: Die grundlegenden Methoden
Glaubwürdigkeit: Auswertung des Gelernten
Implementierung: Maschinelles Lernen in der Praxis
Transformmationen: Aufbereitung der Ein- und Ausgabe
Der Text-Mining-Teil basiert auf den Kapiteln 13-17 des
Buches
Introduction
to Information Retrieval von
D. Manning, Prabhakar
Raghavan und Hinrich
Schütze.