Web-Mining-Agenten (CS5131)
Dozent:
Prof. Dr. rer.nat. Ralf Möller
Inhalt (Data Mining):
- Introduction, Data Models vs. Algorithmic Models (Breiman) (pdf, ppt, pptx)
- Uncertainty (pdf, ppt, pptx)
- Bayesian Networks (pdf, ppt, pptx)
- Learning Bayesian Networks (pdf, ppt pptx)
- Decision Trees (ID3, C4.5, CART), Rule Learning, Version Spaces (pdf, ppt, pptx)
- Association Rules, Basket Analysis, A-Priori Algorithm, Recommender Systems: Content-based Systems & Collaborative Filtering, Latent Factors (pdf, ppt, pptx)
- Knowledge in Learning, First-Order Inductive Learning, Relational Learning (pdf, ppt, pptx)
- Learning Probabilistic Relational Models (pdf, ppt, pptx)
- Classification (neural networks, support vector machines) (pdf, ppt, pptx)
- Generative vs. discriminative models (logistic regression, markov networks, conditional random fields) (pdf, ppt, pptx)
- Augmenting Probabilistic Graphical Models with Ontology Information (pdf, ppt, pptx)
- Ensemble Learning: Bagging, Random Forests, Boosting (AdaBoost) (pdf, ppt,, pptx)
- Computational Learning Theory (PAC Learning, VC Dimension) (pdf, ppt, pptx)
- Transfer Learning (pdf, ppt, pptx)
- Unsupervised Learning: Clustering (dendrograms, k-means, kernel density estimation, Parzen windows, nearest-neighbor classification, spectral clustering), Deep Learning (dimension reduction, finding relevant features automatically) (pdf, ppt, pptx)
- Semi-supervised (Transductive) Learning (pdf, ppt, pptx)
Inhalt (Web Mining Agents):
- Introduction (pdf, ppt, pptx)
- Information Retrieval, Vector Space Model, Latent Semantic Indexing, Principle Component Analysis (pdf, ppt, pptx)
- Probabilistic Information Retrieval (pdf, ppt, pptx)
- Probabilistic Reasoning Over Time (pdf, ppt, pptx)
- Topic Detection (pdf, ppt, pptx)
- Community Analysis (pdf, ppt, pptx)
- Simple Decision Making (pdf, ppt, pptx)
- Complex Decision Making (Markov Decision Problem, MDP), Decision Making Under Uncertainty (Partially Observable Markov Decision Problem, POMDP) (pdf, ppt, pptx)
- Reinforcement and Adaptation (pdf, no ppt for this part)
- Transfer in Reinforcement Learning (pdf, ppt, pptx)
- Game Theory and Social Choice (pdf, ppt, pptx)
- Mechanism Design and Collaboration (pdf, ppt, pptx)
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 IFIS 2035
Achtung Änderung ab 46. KW (09.11.2015):
Montags 10:00 - 12:00 Uhr im IFIS Besprechungsraum 2032 und Mittwochs 14:00 - 16:00 Uhr im IFIS Besprechungsraum 2032
Übung: Freitags, 14:00 - 16:00 Uhr im IFIS Seminarraum 2035
Beginn:
Vorlesung: Mittwoch, den 21.10.2015
Übung: Freitag, 30.10.2015
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.