Lehrangebot. Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. Norbert Fuhr. N. Fuhr, U. Duisburg-Essen. Lehrangebot

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1 Lehrangebot Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. Norbert Fuhr N. Fuhr, U. Duisburg-Essen Lehrangebot 1

2 Lehrangebot des FG Informationssysteme Datenbanken Internet-Suchmaschinen Information Retrieval Information Mining Information Engineering

3 Internet-Suchmaschinen/ Einf. in Information Retrieval (Bachelor) Information Retrieval (Master)

4 Das WWW wie alles begann

5 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen

6 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops

7 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops Digitale Bibliotheken

8 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops Digitale Bibliotheken MultimediaWebdienste (FlickR, itunes, LastFM, YouTube)

9 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops Digitale Bibliotheken MultimediaWebdienste (FlickR, itunes, LastFM, YouTube)

10 Internet-Suchmaschinen: Fragestellungen Verständnis welche Dokumente sind suchbar? Das Suchwort steht gar nicht auf der Seite? 'Rathaus Duisburg' 'Duisburger Rathaus'?

11 Internet-Suchmaschinen: Fragestellungen Verständnis welche Dokumente sind suchbar? Das Suchwort steht gar nicht auf der Seite? 'Rathaus Duisburg' 'Duisburger Rathaus'? Suchkompetenz Operatoren:..., *, OR, NOT, inurl:, filetype: ähnliche Seiten Suchoptionen

12 Internet-Suchmaschinen: Fragestellungen Verständnis welche Dokumente sind suchbar? Das Suchwort steht gar nicht auf der Seite? 'Rathaus Duisburg' 'Duisburger Rathaus'? Suchkompetenz Operatoren:..., *, OR, NOT, inurl:, filetype: ähnliche Seiten Suchoptionen Anbietersicht Wie kommt meine Seite bei Google nach oben? Wie setze ich eine eigene Suchmaschine auf? Wie sollte ich das Benutzerinterface gestalten?

13 Learning to Rank

14 Learning to Rank Fuhr 1992

15 Apple vs. Samsung 2014 US patent [2000]

16 Apple vs. Samsung 2014 US patent [2000] [Fuhr et al. 1995]

17 Unterstützung bei Anfragen Google 2010-

18 Unterstützung bei Anfragen Google Schaefer, Fuhr et al. 2005

19 IR User Interface Evaluation Eyetracking experiments to test usability of search and collaboration functionalities User experiments on suggestion dialog User experiments to compare variants for result item presentations User experiments to compare variants for result list presentations (tabs vs. single grouped list)

20 Modellierung von interaktivem Retrieval

21 Modellierung von interaktivem Retrieval

22 Information Mining Aufgabenstellungen: Klassifikation Nummerische Vorhersage Assoziation Clustering Anwendung im Bereich Business Intelligence Effektivere Ausnutzung vorhandener Ressourcen (insbes. Handel, Dienstleistungen) Big Data Analytics

23 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen?

24 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden?

25 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden?

26 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden? Ist der Kunde in der Lage, den Kredit zurückzuzahlen?

27 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden? Ist der Kunde in der Lage, den Kredit zurückzuzahlen?

28 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden? Ist der Kunde in der Lage, den Kredit zurückzuzahlen? Liegt ein Stau vor?

29 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden? Ist der Kunde in der Lage, den Kredit zurückzuzahlen? Liegt ein Stau vor?

30 Beispiele für nummerische Vorhersage Wie viele Brötchen werden wohl morgen verkauft?

31 Beispiele für nummerische Vorhersage Wie viele Brötchen werden wohl morgen verkauft? Wie viele Touristen und Geschäftsreisende brauchen am xx.xx. ein Hotel in unserer Stadt?

32 Beispiele für nummerische Vorhersage Wie viele Brötchen werden wohl morgen verkauft? Wie viele Touristen und Geschäftsreisende brauchen am xx.xx. ein Hotel in unserer Stadt? Wieviele Menschen wollen am xx.xx. von A nach B fliegen?

33 Beispiele für nummerische Vorhersage Wie viele Brötchen werden wohl morgen verkauft? Wie viele Touristen und Geschäftsreisende brauchen am xx.xx. ein Hotel in unserer Stadt? Wieviele Menschen wollen am xx.xx. von A nach B fliegen?

34 Beispiele für Assoziationen Warenkorb-Analyse: Männer, die Windeln einpacken, kaufen häufig auch Bier Analyse der Transaktionen von Kreditkarten, Kundenkarten, PaybackKarten

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37 Internet der Dinge

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39 Information Engineering Information Life Cycle Information Behavior, Seeking, Searching Modelle Methoden Systeme Evaluierung

40 Graduiertenkolleg: User-Centred Social Media User GRK 2167 System Crowd

41 Graduiertenkolleg: User-Centred Social Media User Trust, Bias & Decision Support GRK 2167 System Crowd

42 Graduiertenkolleg: User-Centred Social Media User Trust, Bias & Decision Support GRK 2167 System Collaboration Crowd

43 Graduiertenkolleg: User-Centred Social Media User Trust, Bias & Decision Support GRK 2167 System Collaboration Crowd Privacy & Awareness

44 Graduiertenkolleg: User-Centred Social Media User Trust, Bias & Decision Support GRK 2167 System Collaboration Crowd Privacy & Awareness

45 Professoren des Graduiertenkollegs GRK 2167 Duisburg, 10. Februar

46 Lehrangebot Datenbanken (Bachelor) Internet-Suchmaschinen (Bachelor) Information Retrieval (Master) Information Mining (Master) Information Engineering (Master) Studien/Praxisprojekte Seminare Bachelor-/Masterarbeiten