Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe
Sylabus przedmiotu Eksploracja baz tekstowych - Przedmiot obieralny II:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Eksploracja baz tekstowych - Przedmiot obieralny II | ||
| Specjalność | internet w zarządzaniu | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu baz danych |
| W-2 | Znajomość zagadnień odkrywania wiedzy z baz danych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy z teksotowych baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu. Ukształtowanie umiejętności w zakresie stosowania technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Ustalenie zasad zaliczenia labolatoriów. Przedstawienie oprogramowania. | 2 |
| T-L-2 | Zadania wyszukiwania w oparciu o słowa kluczowe w przykladowych tekstowych bazach danych | 2 |
| T-L-3 | Zadania wyszukiwania w oparciu o reprezentację wektorową: wyszukiwanie z wykorzystaniem macierzy TFM i odległości kosinusowej w przykladowych tekstowych bazach danych | 6 |
| T-L-4 | Wykorzystanie metod Data Mining w przykąldowych tekstowych bazach danych (klasyfikacja oraz grupowanie dokumentów tekstowych, kategoryzacja dokumentów tekstowych, ranking ważności dokumentów, analiza zależności pomiędzy dokumentami, analiza skupień, klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. | 8 |
| T-L-5 | Przykladowe zadania eksploracji tesktu i wyszukiwania dokumentów z wykorzystaniem ukrytego indeksowania semantycznego, rozkładu SVD macierzy względem wartości szczególnych. Zagadnienia kompresji danych oraz plików odwróconych. | 6 |
| T-L-6 | Przykladowe zadania eksploracji sieci Web (Web content mining), eksploracji połączeń sieci Web (Web linkage mining) oraz eksploracji korzystania z sieci Web (Web usage mining). Przykładowe odkrywanie wzorcow dostępu do stron i wzorcow ścieżek nawigacyjnych. | 6 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe definicje. Wprowadzenie do problematyki eksploracji tekstu i baz tekstowych. Systemy Information Retrival oraz miary ocen wyszukiwania | 4 |
| T-W-2 | Zadania eksploracji tesktowych baz teskowych i dokumentów tekstowych (wyszukiwanie dokumentów tekstowych w oparciu o zapytania i dokumenty, klasyfikacja oraz grupowanie dokumentów tekstowych, kategoryzacja dokumentów tekstowych, ranking ważności dokumentów, analiza zależności pomiędzy dokumentami). Numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych. | 6 |
| T-W-3 | Reprezentacja tekstu i zapytań: podejście oparte o zbiór słów kluczowych.Problem synonimów i polisemii. Problemy zapytań i dokumentów. | 2 |
| T-W-4 | Wyszukiwanie w oparciu o reprezentację wektorową, macierz TFM, miary odleglości oraz odległość kosinusowa. Reprezentacja zapytań i dokumantow. Wagi. | 6 |
| T-W-5 | Eksploracja tesktu i wyszukiwanie dokumentów (Ukryte indeksowanie semantyczne, rozkład SVD macierzy względem wartości szczególnych, kompresja danych, pliki odwrócone). Problemy eksploracji tekstu. | 4 |
| T-W-6 | Zadania eksploracji tekstu (asocjacje, klasyfikacja dokumentów, ekstrakcja cech, grupowanie i kategoryzacja) | 4 |
| T-W-7 | Eksploracja sieci Web (Web content mining), eksploracja połączeń sieci Web (Web linkage mining), eksploracja korzystania z sieci Web (Web usage mining). Przyklady zastosowan metod eksploracji. Algorytm Page Rank. Odkrywanie wzorcow dostępu do stron. Odkrywanie wzorcow ścieżek nawigacyjnych. | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | udział w laboratoriach | 30 |
| A-L-2 | Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| A-L-3 | przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań | 15 |
| 47 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | udział w wykładach | 30 |
| A-W-2 | przygotowanie do zaliczenia | 36 |
| A-W-3 | Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| 68 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
| M-2 | Ćwiczenia laboratyjne i realizacja zadań praktycznych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 5 pytań; |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratorium : Ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D15/O4/2-2_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w tesktowych bazach i środowisku Internet | I_2A_W08 | — | C-1 | T-W-1, T-W-3, T-W-2, T-L-1, T-L-2 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D15/O4/2-2_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z tesktowych baz danych oraz w środowisku Internet. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania. | I_2A_U04, I_2A_U09, I_2A_U10 | — | C-1 | T-L-2, T-L-3, T-L-6, T-L-5, T-L-4 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D15/O4/2-2_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w tesktowych bazach i środowisku Internet | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie eksploracji baz tekstowych |
| 3,0 | Student zna podstawowe zadania analizy baz tekstowych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w zadowalającym stopniu | |
| 3,5 | Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych | |
| 4,0 | Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych | |
| 4,5 | Student zna zadania analizy baz tesktowych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania | |
| 5,0 | Student zna zadania analizy baz tesktowych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania i dobrać odpowiednią metodę. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D15/O4/2-2_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z tesktowych baz danych oraz w środowisku Internet. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania. | 2,0 | Student nie posiada umiejętności eksploracji baz tekstowych |
| 3,0 | Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz tesktowych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji tesktu w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz tesktowych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji tesktu | |
| 4,0 | Student zna zagadnienia i metody esploracji baz tesktowych, umie rozwiązać zadania eksploracji baz tesktowych | |
| 4,5 | Student zna zagadnienia i metody esploracji baz tesktowych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji baz tesktowych | |
| 5,0 | Student zna zagadnienia i metody esploracji baz tesktowych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji baz tesktowych, umie dobrać wlaściwą metodę do rozważanego problemu |
Literatura podstawowa
- Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2006
- Hand D., Mannila H., Smyth P, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- Cichorz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
- KlosgenW., Żytkow J.M., Handbook of Data Mining and Knowledge discovery, Oxford University Press, Oxford, 2002