DE0939 Informācijas izguve

Kods DE0939
Nosaukums Informācijas izguve
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Akadēmiskais
Tematiskā joma Datorika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Marina Uhanova
Kredītpunkti 6.0
Daļas 1
Anotācija Studiju kursā tiek aplūkotas informācijas izguves sistēmu uzbūves principi, kā arī problēmas, kas saistītas ar lielu dokumentu kolekciju apstrādi. Studiju kursa ietvaros tiek izskatītas tēmas, kas saistītas ar tādiem informācijas izguves modeļiem kā vektoru telpas modelis, varbūtību modelis un valodas modelis, kā arī tiek aplūkoti kvantitatīvi izguves sistēmu novērtēšanas kritēriji. Tiek izskatītas meklēšanas veiktspējas uzlabošanai paredzētas indeksu struktūras, kuras var izmantot ne tikai informācijas izguves sistēmās, bet arī datubāžu sistēmu izstrādē..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Strukturēti un nestrukturēti dati. Lielo datu veidi un apstrādes principi. 4 2 0 0
Informācijas izguve, tās lietojumi un īpatnības. 4 6 0 0
Invertēta indeksa izveide un saspiešana. 6 10 0 0
Indeksu struktūras. B-koki, paplašināmās un lineāras jaucējtabulas. 8 12 0 0
Vārdnīcas un tolerantā informācijas izguve. 8 12 0 0
Vektoru telpas modelis un dokumentu ranžēšana. 6 10 0 0
Varbūtību modeļi un valodas modeļi informācijas izguvei. 8 12 0 0
Vaicājumu izpildīšana. 6 10 0 0
Informācijas izguves sistēmu novērtēšana. 6 10 0 0
Meklēšana tīmeklī. Saišu analīze. PageRank algoritms. 4 6 0 0
Ieteikumu sistēmas. 4 6 0 0
Kopā: 64 96 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Studiju kursa mērķis ir iepazīstināt studentus ar principiem un metodēm, kas tiek izmantotas informācijas izguves sistēmās. Studiju kursa uzdevumi ir: - nodrošināt studentiem zināšanas par informācijas izguves sistēmu veidošanas konceptiem un algoritmiem; - iemācīt studentus implementēt efektīvas indeksu struktūras, kas paredzētas meklēšanas veiktspējas uzlabošanai gan strukturētās, gan nestrukturētās datu kolekcijās; - nodrošināt studentiem zināšanas un prasmes lietot informācijas izguves sistēmu novērtēšanas kvantitatīvos kritērijus.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Spēj izskaidrot strukturēto un nestrukturēto datu glabāšanas un apstrādes principus. - Sekmīgi nokārtoti kontroldarbi un eksāmens. Kritēriji: students demonstrē izpratni par jomas tipisko problēmu būtību un to risināšanas metodēm.
Spēj pielietot konceptus un algoritmus, kas tiek lietoti informācijas izguves sistēmās. - Sekmīgi nokārtoti kontroldarbi un eksāmens. Sekmīgi izpildīti un aizstāvēti laboratorijas darbu uzdevumi. Kritēriji: spēj izstrādāt programmatūru uzdevuma risināšanai.
Spēj izstrādāt programmas, kas pielieto efektīvas indeksēšanas metodes strukturētu un nestrukturētu dokumentu kolekciju apstrādei. - Sekmīgi izpildīti un aizstāvēti laboratorijas darbu uzdevumi. Kritēriji: spēj izstrādāt algoritmu un programmatūru uzdevuma risināšanai.
Spēj pielietot kvantitatīvos kritērijus informācijas izguves sistēmu novērtēšanai. - Sekmīgi nokārtoti kontroldarbi un eksāmens. Kritēriji: students demonstrē kompetenci iegūto rezultātu interpretēšanā un tālākā apstrādē.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Laboratorijas darbu uzdevumi - 50%
Kontroldarbi - 30%
Eksāmens - 20%
 
Priekšzināšanas Kopu un varbūtību teorija, programmēšanas valodas, datu struktūras.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 6.0 32.0 0.0 32.0 *

Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]