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- Adam Rosenberg
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1 Studierende, die diese Vorlesung hören, haben sich auch für folgende Lehrveranstaltungen interessiert:
2 Lehrangebot des FG Informationssysteme Modellierung Datenbanken Internet-Suchmaschinen Information Retrieval Information Mining Information Engineering
3 Datenbanken: Beispiel-Schema voraussetzen NachVorgänger folger MatrNr Name Semester N Studenten N N hören M Note Name Fachgebiet 1 Assistenten N arbeitenfür N SWS Titel lesen prüfen PersNr M Vorlesungen M VorlNr 1 1 Professoren PersNr Name Rang Raum
4 Professoren Rang Raum MatrNr PersNr Name 2125 Sokrates C Russel C Kopernikus C C Augustinus C Curie C Kant C4 7 Popper voraussetzen Vorgänger Nachfolger Vorlesungen Studenten Name Semester Xenokrates Jonas Fichte Aristoxenos Schopenhaue r Carnap Theophrastos Feuerbach hören prüfen MatrNr VorlNr PersNr Note VorlNr Titel SWS gelesen Von 5001 Grundzüge Ethik Erkenntnistheorie Mäeutik Logik Wissenschaftstheori e Bioethik Der Wiener Kreis Glaube und Wissen Die 3 Kritiken MatrNr VorlNr PersNr Name Fachgebiet Boss Platon Ideenlehre Aristoteles Syllogistik Wittgenstein Sprachtheorie Rhetikus Planetenbewegung 2127 Assistenten Newton Keplersche Gesetze Spinoza Gott und Natur
5 Datenbank-Definition und -Anfragen Definition: create table Professoren (PersNr integer not null, Name varchar (30) not null Rang character (2) ) Anfrage: SELECT PersNr, name FROM Professoren WHERE Rang = C4 ; Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C Russel C Kopernikus C Popper C Augustinus C Curie C Kant C4 7
6 Transaktionen Schritt T1 1. read(a,a1) 2. a1 := a1 300 T2 3. read(a,a2) 4. a2 := a2 * write(a,a2) 6. write(a,a1) 7. read(b,b1) 8. b1 := b write(b,b1) Fehler bei fehlender Synchronisation (hier: lost update)
7 Internet-Suchmaschinen/ Einf. in Information Retrieval (Bachelor) Information Retrieval (Master)
8 Das WWW wie alles begann
9 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen
10 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops
11 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops Digitale Bibliotheken
12 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops Digitale Bibliotheken MultimediaWebdienste (FlickR, itunes, LastFM, YouTube)
13 Internet-Suchmaschinen: Anwendungen WebSuchmaschinen Internet-Shops Digitale Bibliotheken MultimediaWebdienste (FlickR, itunes, LastFM, YouTube)
14 Internet-Suchmaschinen: Fragestellungen Verständnis welche Dokumente sind suchbar? Das Suchwort steht gar nicht auf der Seite? 'Rathaus Duisburg' 'Duisburger Rathaus'?
15 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
16 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?
17 Learning to Rank
18 Learning to Rank Fuhr 1992
19 Apple vs. Samsung 2014 US patent [2000]
20 Apple vs. Samsung 2014 US patent [2000] [Fuhr et al. 1995]
21 Unterstützung bei Anfragen Google 2010-
22 Unterstützung bei Anfragen Google Schaefer, Fuhr et al. 2005
23 khresmoi App
24 khresmoi App
25 khresmoi App
26 khresmoi App
27 khresmoi App
28 Task 3.6: UI component 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)
29 Information Mining Aufgabenstellungen: Klassifikation Nummerische Vorhersage Assoziation Clustering Anwendung im Bereich Business Intelligence Effektivere Ausnutzung vorhandener Ressourcen (insbes. Handel, Dienstleistungen) Big Data Analytics
30 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen?
31 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden?
32 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden?
33 Beispiele für Klassifikationsaufgaben Wird es morgen regnen? Verursacht der Antragsteller im nächsten Jahr einen Haftpflichtschaden? Ist der Kunde in der Lage, den Kredit zurückzuzahlen?
34 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?
35 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?
36 Beispiele für nummerische Vorhersage Wie viele Brötchen werden wohl morgen verkauft?
37 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?
38 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?
39 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?
40 Beispiele für Assoziationen Warenkorb-Analyse: Männer, die Windeln einpacken, kaufen häufig auch Bier Analyse der Transaktionen von Kreditkarten, Kundenkarten, PaybackKarten
41
42
43 Internet der Dinge
44
45 Information Engineering Information Life Cycle Information Behavior, Seeking, Searching Modelle Methoden Systeme Evaluierung
46 Lehrangebot Datenbanken (Bachelor) Internet-Suchmaschinen (Bachelor) Information Retrieval (Master) Information Mining (Master) Information Engineering (Master) Studien/Praxisprojekte Seminare Bachelor-/Masterarbeiten
Lehrangebot. Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. Norbert Fuhr. N. Fuhr, U. Duisburg-Essen. Lehrangebot
Lehrangebot Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. Norbert Fuhr N. Fuhr, U. Duisburg-Essen Lehrangebot 1 Lehrangebot des FG Informationssysteme Datenbanken Internet-Suchmaschinen Information Retrieval
Studierende, die diese Vorlesung hören, haben sich auch für folgende Lehrveranstaltungen interessiert:
Studierende, die diese Vorlesung hören, haben sich auch für folgende Lehrveranstaltungen interessiert: 1 des FG Informationssysteme Datenbanken Internet-Suchmaschinen Information Retrieval Information
Lehrangebot. Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. Norbert Fuhr
Lehrangebot Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. Norbert Fuhr N. Fuhr, U. Duisburg-Essen Lehrangebot 1 Lehrangebot des FG Informationssysteme Datenbanken Internet-Suchmaschinen Information Retrieval
Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen
Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Formulierung von Integritätsbedingungen ist die wichtigste Aufgabe des DB-Administrators!
Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen
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Datenintegrität. Arten von Integritätsbedingungen. Statische Integritätsbedingungen. Referentielle Integrität. Integritätsbedingungen in SQL.
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Datenbanken. Datenintegrität + Datenschutz. Tobias Galliat. Sommersemester 2012
Datenbanken Datenintegrität + Datenschutz Tobias Galliat Sommersemester 2012 Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C4 226 Russel C4 232 2127 Kopernikus C3 310 2133 Popper C3 52 2134 Augustinus
Übung 3. Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken (Gruppen Do-T24 / Do-T31 WS 2016/2017)
Übung 3 Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken (Gruppen Do-T24 / Do-T31 WS 2016/2017) Dennis Fischer dennis.fischer@tum.de http://home.in.tum.de/~fischerd/ Technische Universität München Fakultät für Informatik
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Datenintegrität. Arten von Integritätsbedingungen. Statische Integritätsbedingungen. Referentielle Integrität. Integritätsbedingungen in SQL.
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Datenbanksysteme SS 2007 Frank Köster (Oliver Vornberger) Institut für Informatik Universität Osnabrück Kapitel 6b: Das relationale Modell Das Relationale Modell (vgl. Lerneinheit 6a) Wertebereiche (Domänen):
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Information Systems & University of Koblenz Landau, Germany Reifikation bzw. Mehrstellige Beziehungen Reifikation Wie drücke ich aus: Kant prüft Jonas in Grundzüge und gibt die Note? Mehrstellige Beziehung
DATENBANKSYSTEME: SQL
Datendefinitions-, Manipulations- und Anfrage-Sprache SQL, Datendefinition, Veränderung am Datenbestand, Einfache SQL Abfrage, Anfragen über mehrere Relationen, Mengenfunktionen, Aggregatfunktion und Gruppierung,
Fortsetzung: Kreuzprodukt, Inner Join. Sortierung. Existenzquantor, Mengenvergleich Gruppierung, Aggregate Cast-Operator
Fortsetzung: Anfragen mit SQL Bisher: Projektion, Selektion, Duplikatbehandlung, NULL Werte Kreuzprodukt, Inner Join Mengenoperationen Sortierung Geschachtelte Anfragen Existenzquantor, Mengenvergleich
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Grundlagen des relationalen Modells Seien D 1, D,, D n Domänen (Wertebereiche) Relation: R D 1 x x D n Bsp.: Telefonbuch string x string x integer Tupel: t R Bsp.: t = ( Mickey Mouse, Main Street, 711)
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Grundlagen des relationalen Modells Seien D 1, D,, D n Domänen (Wertebereiche) Relation: R D 1 x x D n Bsp.: Telefonbuch string x string x integer Tupel: t R Bsp.: t = ( Mickey Mouse, Main Street, 4711)
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Kapitel 7 Dr. Jérôme Kunegis Logische Kalküle WeST Web Science & Technologies Lernziele Grundideen des Domain-Relationenkalküls (DRK) und des Tupel-Relationenkalküls (TRK) Relationale Datenbank als Formelmenge
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Datenintegrität Integitätsbedingungen chlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische Bedingungen an Zustandsübergänge
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Grundlagen des relationalen Modells Seien D, D 2,, D n Domänen (Wertebereiche) elation: D x x D n Bsp.: Telefonbuch string x string x integer Mickey Mouse Mini Mouse Donald Duck Telefonbuch Straße Main
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Das relationale Modell Das relationale Modell VO Datenmodellierung Katrin Seyr Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Katrin Seyr Seite 1 Das relationale Modell 1. Überblick Überblick
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Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL Grundlagen der Informatik Wintersemester 2006/07 Prof. Bernhard Jung Übersicht 1. Einführung SQL 2. Datenbankanfragen mit SQL (select from where) 3.
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Datenintegrität. Kapitel 5 1
Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische
Grundlagen des relationalen Modells Seien D 1 ;D 2 ;:::;D n Domänen (Wertebereiche) Relation: R D 1 :::D n Bsp.: Telefonbuch string string integer Tup
Grundlagen des relationalen Modells Seien D 1 ;D 2 ;:::;D n Domänen (Wertebereiche) Relation: R D 1 :::D n Bsp: Telefonbuch string string integer Tupel: t 2 R Bsp: t = (Mickey Mouse, Main Street, 4711)
Datenintegrität. Referentielle Integrität. Referentielle Integrität in SQL. Bisherige Integritätsbedingungen
Datenintegrität eferentielle Integrität Integitätsbedingungen chlüssel Fremdschlüssel verweisen auf Tupel einer elation z.b. gelesenvon in Vorlesungen verweist auf Tupel in Professoren Beziehungskardinalitäten
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Historische Entwicklung relationaler DBMS Ted Codd: A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, Comm. ACM, Juni 1970, S. 377 387 Grundlagen des relationalen Modells Seien D 1, D 2,..., D
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Datenbanken. Einführung. Tobias Galliat. Sommersemester 2012
Datenbanken Einführung Tobias Galliat Sommersemester 2012 Basistext: A. Kemper, A. Eickler: Datenbanksysteme, Oldenbourg Verlag, München, 2011, 8. Auflage, Preis: 39,80 ebenfalls empfehlenswert: T. Kudraß