Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data-Mining

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ChengXiang Zhai

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von

Spezialisierung Data-Mining University of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

21.899 kürzliche Aufrufe

Recent years have seen a dramatic growth of natural language text data, including web pages, news articles, scientific literature, emails, enterprise documents, and social media such as blog articles, forum posts, product reviews, and tweets. Text data are unique in that they are usually generated directly by humans rather than a computer system or sensors, and are thus especially valuable for discovering knowledge about people’s opinions and preferences, in addition to many other kinds of knowledge that we encode in text. 
This course will cover search engine technologies, which play an important role in any data mining applications involving text data for two reasons. First, while the raw data may be large for any particular problem, it is often a relatively small subset of the data that are relevant, and a search engine is an essential tool for quickly discovering a small subset of relevant text data in a large text collection. Second, search engines are needed to help analysts interpret any patterns discovered in the data by allowing them to examine the relevant original text data to make sense of any discovered pattern. You will learn the basic concepts, principles, and the major techniques in text retrieval, which is the underlying science of search engines.

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Spezialisierung Data-Mining

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Englisch

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Information Retrieval (IR)
Document Retrieval
Machine Learning
Recommender Systems

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Dozent

Dozentenbewertung

4,37/5 (82 Bewertungen)

ChengXiang Zhai

Professor

Department of Computer Science

95.197 Lernende

4 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung90%(2,991 Bewertungen)

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Orientation

2 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 15 min), 6 Lektüren, 2 Quiz

4 Stunden zum Abschließen

Week 1

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 94 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 102 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Week 3

In this week's lessons, you will learn how to evaluate an information retrieval system (a search engine), including the basic measures for evaluating a set of retrieved results and the major measures for evaluating a ranked list, including the average precision (AP) and the normalized discounted cumulative gain (nDCG), and practical issues in evaluation, including statistical significance testing and pooling.

7 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 75 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

6 Videos

Lesson 3.1: Evaluation of TR Systems10m

Lesson 3.2: Evaluation of TR Systems - Basic Measures12m

Lesson 3.3: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 115m

Lesson 3.4: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 210m

Lesson 3.5: Evaluation of TR Systems - Multi-Level Judgements10m

Lesson 3.6: Evaluation of TR Systems - Practical Issues15m

2 Lektüren

Week 3 Overview10m

Programming Assignments Overview10m

2 praktische Übungen

Week 3 Practice Quiz1h

Week 3 Quiz1h

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Week 4

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 88 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

7 Videos

Lesson 4.1: Probabilistic Retrieval Model - Basic Idea12m

Lesson 4.2: Statistical Language Model17m

Lesson 4.3: Query Likelihood Retrieval Function12m

Lesson 4.4: Statistical Language Model - Part 112m

Lesson 4.5: Statistical Language Model - Part 29m

Lesson 4.6: Smoothing Methods - Part 19m

Lesson 4.7: Smoothing Methods - Part 213m

1 Lektüre

Week 4 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 4 Practice Quiz1h

Week 4 Quiz1h

Woche

Woche 5

4 Stunden zum Abschließen

Week 5

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 99 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

8 Videos

Lesson 5.1: Feedback in Text Retrieval6m

Lesson 5.2: Feedback in Vector Space Model - Rocchio12m

Lesson 5.3: Feedback in Text Retrieval - Feedback in LM19m

Lesson 5.4: Web Search: Introduction & Web Crawler11m

Lesson 5.5: Web Indexing17m

Lesson 5.6: Link Analysis - Part 19m

Lesson 5.7: Link Analysis - Part 217m

Lesson 5.8: Link Analysis - Part 35m

1 Lektüre

Week 5 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 5 Practice Quiz1h

Week 5 Quiz1h

Woche

Woche 6

7 Stunden zum Abschließen

Week 6

7 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 91 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

10 Videos

Lesson 6.1: Learning to Rank - Part 15m

Lesson 6.2: Learning to Rank - Part 210m

Lesson 6.3: Learning to Rank - Part 34m

Lesson 6.4: Future of Web Search13m

Lesson 6.5: Recommender Systems: Content-Based Filtering - Part 112m

Lesson 6.6: Recommender Systems: Content-Based Filtering - Part 210m

Lesson 6.7: Recommender Systems: Collaborative Filtering - Part 16m

Lesson 6.8: Recommender Systems: Collaborative Filtering - Part 212m

Lesson 6.9: Recommender Systems: Collaborative Filtering - Part 34m

Lesson 6.10: Course Summary9m

1 Lektüre

Week 6 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 6 Practice Quiz1h

Week 6 Quiz1h

Bewertungen

4.5

190 Bewertungen

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65,76 %
4 stars
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Top-Bewertungen von TEXT RETRIEVAL AND SEARCH ENGINES

von MS28. Dez. 2020

Great introductory course. It has opened my eyes to new challenges that face information retrieval. DON"T TAKE THIS COURSE IF YOU WANT TO LEARN elasticsearch.

von SM17. Apr. 2017

More programming assignments would have helped understanding the topics covered in the course better.

von RR5. Juni 2020

Excellent Course for Computer Science Enthusiastic.

Must and Highly recommend course for all Computer Science and Information technology Aspirant

von KR23. Aug. 2018

Need indetail inputs on algorithm usage and correct MeTA assignments with working scripts. That makes learning a complete curve.

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Über den Spezialisierung Data-Mining

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp.

Häufig gestellte Fragen

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