Recuperaci

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Recuperación de InformaciónM. Andrea Rodríguez
TastetsDIIC - Universidad de Concepciónhttp//ww
w.inf.udec.cl/andrea
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Temas

• Presentación Asignatura
• Proyectos semestrales
• Introducción

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Descripción

• Esta asignatura profundiza en los aspectos
  teóricos de la recuperación de información. Se
  pretende que los alumnos sean capaces de entender
  los requerimientos y las diferentes estrategias
  asociadas a sistemas que requiran la recuperación
  de información desde bancos de datos de gran
  volumen.
• Se darán a conocer estrategias para la
  recuperación de texto, imágenes y datos
  espaciales y se estudiarán la estructura y
  acceso de información en ambiente masivos y
  dinámicos (World Wide Web)

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Programación
Martes 16/8 Aspectos Fundamentales Martes 23/8
Modelos Clásicos Martes 30/8 Modelos
Clásicos Martes 06/9 Modelos Alternativos
Martes 13/9 Especificación de Consultas Martes
20/9 Visualización de Resultados (clase a
recuperar) Examen 1 Martes 27/9 Métodos de
Acceso y algoritmos Martes 04/10 Métodos de
Acceso y algoritmos Martes 11/10 Recuperación
de Información en la WWW Martes 18/10
Recuperación de Información en la WWW Martes
25/10 Web Semántica (clase a recuperar) Martes
08/11 Web Semántica Martes 15/11 Recuperación
basada en el contenido Martes 22/11 Recuperación
basada en el contenido Martes 29/11 Recuperación
basada en el contenido (clase a recuperar) Examen
2
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Evaluaciones

• La evaluación de esta asignatura consta de 2
  exámenes y un proyecto semestral
  individual-colaborativo (cada uno de estos
  equivalente al 33 de la nota final).
• El trabajo es un proyecto general que está
  organizado en partes responsables de un sólo
  alumno. Además existe un alumno que coordina el
  proyecto. Los alumnos son evaluados por su
  contribución al proyecto en forma individual y
  colectiva. El proyecto es requisito, nota no
  puede ser inferior a 4 (51).

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Ejemplo de Proyectos Semestrales

• Weblog (blog) publicación Web que periódicamente
  es actualizada con textos y artículos de un tema
  específico y que son ordenados cronológicamente.
• Etiquetador XML de documentos en forma automática
  con visualizador temático

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Bibliografía

• Fundamental
• Baeza-Yates, R. y Ribeiro-Neto, B. Moderm
  Information Retrieval, Addison-Wesley 1999.
• Complementario
• Maybury, M. , Intelligent Multimedia Infromation
  Retrieval, MIT Press, 1997.
• Chang, G., Healey, M., McHugh, J., Wang, J.,
  Mining the World Wide Web, Kluwer Academic
  Publishers, 2001.
• Kang Wu, J., Kankanhalli, M., Lim, J., Hong, D.,
  Perspectives on Content-Based Multimedia Systems,
  2000.
• Artículos y material bibliográfico entregados
  durante el curso