Web-Mining-Agenten (CS5131)
Dozent:
Prof. Dr. rer.nat. Ralf Möller
Für pptx sollte der Font Myriad Pro installiert sein.
Inhalt (Data Mining - Dr. Özgür Özcep):
- Introduction, Data Models vs. Algorithmic Models (Breiman) (pdf, pptx)
- Uncertainty (pdf, pptx)
- Bayesian Networks (pdf, pptx)
- Learning Bayesian Networks (pdf, pptx)
- Decision Trees (ID3, C4.5, CART), Rule Learning, Version Spaces (pdf, pptx)
- Learning Probabilistic Relational Models (pdf, pptx)
- Classification (neural networks, support vector machines) (pdf, pptx)
- Generative vs. discriminative models (logistic regression, markov networks, conditional random fields) (pdf, pptx)
- Augmenting Probabilistic Graphical Models with Ontology Information (pdf, pptx)
- Ensemble Learning: Bagging, Random Forests, Boosting (AdaBoost) (pdf, pptx)
- Computational Learning Theory (pdf, pptx)
- Unsupervised and Semi-Supervised Learning: Clustering (dendrograms, k-means, CURE, spectral clustering) (pdf, pptx)
- Stream data mining (pdf, pptx)
Inhalt (Web Mining Agents - Prof. Möller):
- Introduction (pdf, pptx)
- Information Retrieval, Vector Space Model, Latent Semantic Indexing, Relational Latent Representations (pdf, pptx)
- Probabilistic Information Retrieval (pdf, pptx)
- Probabilistic Reasoning Over Time (pdf, pptx)
- Topic Detection (pdf, pptx)
- Community Analysis (pdf, pptx)
- Decision Making (Markov Decision Problem, MDP), Decision Making Under Uncertainty (Partially Observable Markov Decision Problem, POMDP) (pdf, pptx)
- Reinforcement and Adaptation (pdf, no ppt for this part)
- Game Theory and Social Choice (pdf, pptx)
- Mechanism Design (pdf, pptx)
- Reward Shaping (pdf, pptx, not in WS16/17)
- Collaboration, Rules of Encounter (pdf, pptx, not in WS16/17)
- Transfer of Learnt Skills
Zielgruppe:
als CS5131:
- Master MML (Wahlpflicht), Informatik, Beliebiges Fachsemester
- Master Medieninformatik SJ14 (Wahlpflicht), Informatik, Beliebiges Fachsemester
- Master Medizinische Informatik SJ14 (Wahlpflicht), eHealth / Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
als CS5131T:
- Master MML (Modulteil eines Wahlmoduls), Informatik, Beliebiges Fachsemester
- Master Entrepreneurship in digitalen Technologien SJ14 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
- Master Informatik SJ14 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
Umfang:
4 SWS Vorlesung
2 SWS Übung
Zeit und Ort:
Vorlesung: Mittwochs, 14:00 - 16:00 Uhr im AM S1 und Donnerstags, 14:00 - 16:00 Uhr im Seminarraum Informatik 2/3
Übung: Freitags, 14:00 - 16:00 Uhr im IFIS Seminarraum 2035
Beginn:
Vorlesung: Mittwoch, den 19.10.2016
Übung: Freitag, 28.10.2016
Unterlagen zur Vorlesung und Übung im Moodle.
Beschreibung der Vorlesung:
Bei der Vorlesung Web-Mining-Agenten (Modul CS5131/CS5131T) handelt es sich um eine vertiefende Vorlesung, die bei Wahl als Teilmodul zum übergeordneten Modul Web and Data Science (CS4513) gehört. Der Inhalt gliedert sich in zwei Teile: Data-Mining und Web-Mining-Agenten.