Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Veri madenciliği teknikleri ve bilgi süzgeçleme sistemlerinin temel kavramları ve işlemlerini açıklar. 2) Bilgi süzgeçleme için genel algoritma ve teknikleri açıklar. 3) IR sistemleri ve veri madenciliği teknikleri için sayısal değerlendirme metodlarını açıklar. 4) Popüler olasılıksal süzgeçleme metodları ve sıralama ilkelerini açıklar. 5) Arama motorları ve amazon kitap/Last.fm önerici sistemlerinde olan pratik süzgeçleme ve veri madenciliği sistemlerindeki teknikleri ve algoritmalarını bilir. 6) MapReduce konuları, portfolyo süzgeçleme ve online reklamcılık için varolan teknikleri açıklar.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Veri madenciliği ve bilgi süzgeçleme kavramları. Yazımsal bilgi öğeleri için indexleme teknikleri. Süzgeçleme Metodları. Süzgeçleme performansı ölçümü. Önerici sistemler ve ortaklaşa süzgeçleme için teknikler. Veri madenciliği ve çözümleyici sistemlerin teknik ve algoritmaları. Eşler arası bilgi süzgeçleme ve MapReduce
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Veri madenciliği ve bilgi süzgeçleme kavramları;
2. Hafta
Veri madenciliği ve bilgi süzgeçleme kavramları;
3. Hafta
Yazımsal bilgi öğeleri için indeksleme teknikleri;
4. Hafta
Yazımsal bilgi öğeleri için indeksleme teknikleri;
5. Hafta
Süzgeçleme Metodları;
6. Hafta
Süzgeçleme Metodları;
7. Hafta
Süzgeçleme performansı ölçümü;
8. Hafta
Ara-sınav
9. Hafta
Önerici sistemler ve ortaklaşa süzgeçleme için teknikler;
10. Hafta
Önerici sistemler ve ortaklaşa süzgeçleme için teknikler;
11. Hafta
Veri madenciliği ve çözümleyici sistemlerin teknik ve algoritmaları;
12. Hafta
Veri madenciliği ve çözümleyici sistemlerin teknik ve algoritmaları;
13. Hafta
Eşler arası bilgi süzgeçleme ve MapReduce
14. Hafta
Eşler arası bilgi süzgeçleme ve MapReduce
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
1. Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Cambridge University Press. 2008. 2. Introduction to Data Mining, Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar, Addison-Wesley, 2006 3. Gigabytes (2nd Ed.) Ian H. Witten, Alistair Moffat and Timothy C. Bell. (1999), Morgan Kaufmann, San Francisco, California. 4. Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, Springer (2006).