Modul MI-Sem-M: Master-Seminar zur Medieninformatik

Wintersemester 2023/24:

Thema: SchoolSearch: Wir planen eine vertikale Suche für Schulen

In Deutschland gibt es ca. 32.000 Schulen und fast alle Schulen haben eine eigene Website. Eine Aufbereitung und Auswertung der Schulwebseiten liegt ebenso nahe wie der Aufbau einer speziellen (vertikalen) Suchmaschine für diese Webseiten. Ziel des Seminars ist es daher, dass jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer über die IR-Anthology [1] einen möglichst aktuellen Forschungsansatz zu einem Aspekt des Szenarios "Vertikale Suche für Schulen" recherchiert. Anschließend wird in der Seminararbeit der/die gewählte(n) Ansatz(e) in die aktuelle Forschung eingeordnet und hinsichtlich des Potenzials für das vorgegebene Szenario bewertet. 

Die drei Hauptaspekte für unser Szenario sind:

• Crawling (Webseiten sammeln & vorverarbeiten) 
• Informationsextraktion (Textanalyse mittels NLP/NER/etc.)
• Search and Ranking (Ranking-Optimierung/Suchstrukturen) 

Eine genauere Beschreibung des Szenarios und seiner Teilaspekte finden Sie auf unserer Website [2(893.8 KB)]. 

[1] https://ir.webis.de/anthology/

[2] https://www.uni-bamberg.de/fileadmin/uni/fakultaeten/wiai_lehrstuehle/medieninformatik/Lehre/Seminare/VertikaleSucheSchulen.pdf(893.8 KB)

Vorkenntnisse in Information Retrieval (z. B. Modul MI-IR-M) oder in KI sind wünschenswert aber nicht zwingend.

• Die Vorträge sind als Blockveranstaltungen (jeweils Freitag nachmittags) im Januar 2024 geplant. Informationen zu den Treffen (auch zur Themenvorstellung) finden Sie in UnivIS (siehe unten).

• Administrative Daten aus UnivIS.

• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich. (Die Links zum VC folgen Anfang Oktober.)

• Die Anmeldung zum Seminar erfolgt üver die zentrale Seminarvergabe. Restplätze können ggf. auch direkt vergeben werden.

Wintersemester 2022/23:

• Thema: "Ich brauche keinen zweiten Rasenmäher!": Auf der Suche nach dem besten Weg ein Nutzerbedürfnis zu erfüllen

  Google, Amazon und Co. betreiben einen großen Aufwand mit einem riesigen Arsenal an Tools (Machine Learning, Natural Language Processing, Word Embeddings, Knowledge Graphen usw.) um uns immer genau das anzubieten, was wir wollen/brauchen. In diesem Semester werden wir uns deshalb wie ein "Global Player" mit der Frage beschäftigen "Was genau will der User bzw. die Userin?", und uns mit aktueller Forschung aus dem Bereich der Recommendations, Natural Language Processing, Query Refinement und User Interaction im Kontext von Suchmaschinen auseinandersetzen. Ziel ist dabei nicht nur ein Kennenlernen neuer Verfahren, sondern auch eine kritische Betrachtung eben dieser Methoden aus verschiedenen Blickwinkeln.

  Im Seminar sollen aktuelle Forschungsarbeiten aus diesem Feld vorgestellt, diskutiert und kritisch reflektiert werden. Dabei werden wir primär Publikationen auf der European Conference on Information Retrieval (ECIR) betrachten.

  Vorkenntnisse in Information Retrieval (z. B. Modul MI-IR-M) oder in KI sind wünschenswert aber nicht zwingend.

  Die Vorträge sind als Blockveranstaltungen (jeweils Freitag nachmittags) im Januar 2023 geplant. Informationen zu den Treffen (auch zur Themenvorstellung) finden Sie in UnivIS (siehe unten).

• Administrative Daten aus UnivIS.

• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich.

Wintersemester 2021/22:

• Thema: KI4IR: Wo Künstliche Intelligenz (KI) traditionelle Ansätze des Information Retrieval (IR) ablöst

  Information Retrieval (IR), die Suche nach Informationen, ist einer der zentralen Bestandteile der Informatik. Aktuell wird der Einsatz von KI-Verfahren für viele Aufgaben im Information Retrieval in der Forschung diskutiert und vorangetrieben. Die Verfahren adressieren unterschiedliche Aufgabenstellungen: ein besseres Verständnis von Wortbeziehungen, ein besseres Ranking von Ergebnisdokumenten, ein besseres Verständnis von Anfragen, Lernen aus Query-Logs ...

  Im Seminar sollen aktuelle Forschungsarbeiten aus diesem Feld vorgestellt, diskutiert und kritisch reflektiert werden.

  Vorkenntnisse in Information Retrieval (z.B. Modul MI-IR-M) oder in KI sind wünschenswert.

  Die Vorträge sind als Blockveranstaltungen (jeweils Freitag nachmittags) im Januar 2022 geplant.

• Administrative Daten aus UnivIS.

• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich.

Wintersemester 2020/21:

• Thema: Information Retrieval mit NLP und Topic-Modeling

  Information Retrieval (IR), die Suche nach Informationen, ist einer der zentralen Bestandteile der Informatik. IR deckt dabei nicht nur die Verwaltung von Informationen ab, sondern beschäftigt sich auch mit dem Sammeln von Daten, sowie deren Weiterverarbeitung und der Aufbereitung zu Informationen. Zusätzlich beschäftigt sich Information Retrieval mit der Analyse und Interpretation von Daten und Texten.

  Im Seminar werden wir uns dabei mit aktuellen Forschungsansätzen zur Textanalyse und -anreicherung beschäftigen, die unter anderem Techniken der automatischen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) oder des Topic-Modeling nutzen.

  Spezifische Vorkenntnisse sind für das Seminar aufgrund der vielfältigen Themenbereiche nicht notwendig. Jedoch sollten Seminarteilnehmer vor der Anmeldung eines Themas sicherstellen, dass Sie mit den Grundlagen der jeweiligen Publikation (im VC einsehbar) vertraut sind.

  Die Vorträge sind als Blockveranstaltung im Januar 2021 geplant.

• Administrative Daten aus UnivIS.

• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich.

Wintersemester 2019/20:

• Thema: Mining Text Data

  Text als Datentyp und die Analyse von Text werden in vielen Anwendungen der Informatik immer wichtiger. Man denke an Suchmaschinen, die automatische Korrektur von Schulaufsätzen, Trend-Mining, das automatische Zusammenfassen von Texten, ...

  In diesem Kontext wollen wir verschiedene Aspekte des Text-Mining näher betrachten. Eine wesentliche Grundlage des Seminars bilden dabei die Kapitel des Buches Mining Text Data, herausgegeben von Charu C. Aggarwal und ChengXiang Zhai (Springer 2012). Die einzelnen Themen sollen dabei jeweils in Zweierteams bearbeitet werden. Dabei ist neben der Aufbereitung des Kapitels insbesondere eine breite Recherche des aktuellen Stands der Technik in diesem Bereich zu leisten.

  Die Vorträge sind als Blockveranstaltung im Januar 2020 geplant

• Administrative Daten aus UnivIS.
• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich.

Wintersemester 2018/19:

• Thema: Suche in und mit sozialen Netzwerken

  Gemeinsames Seminar mit dem Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Soziale Netzwerke.
  Siehe auch die dortige Webseite.

  Interessenten, die dieses Seminar als MI-Seminar belegen wollen, senden bitte bis Donnerstag, 04.10.18 um 23:59 eine E-Mail zur Anmeldung an das Sekretariat des Lehrstuhls. Im Betreff nennen Sie bitte "MI-Sem-M". Geben Sie ferner folgende Informationen an:

  Vorname
  Name
  Matrikelnummer
  Studentische E-Mail Adresse
  Studiengang
  Fachsemester
  Bemerkung
  Besuch von Web-Technologien (ja|nein)
  Besuch von Information Retrieval (ja|nein)

• Administrative Daten aus UnivIS.

• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich.

Wintersemester 2017/18:

• Thema: Aktuelle Forschungsansätze zum World Wide Web
  

  Das World Wide Web (WWW) hat sich zu einem selbstverständlichen und auch sehr bestimmenden Faktor des Alltags entwickelt. Die Forschung zum WWW geht dabei in verschiedenste Richtungen: Werbung im Web, algorithmische Grundlagen, Sicherheit, Cloud Dienste, ...

  Die jährlich stattfindende World Wide Web Conference ist ein Plenum, auf dem aktuelle Forschungsansätze zum Thema vorgestellt und diskutiert werden. Das aktuelle Seminar dient der kritischen Betrachtung von entsprechenden aktuellen Forschungsansätzen im jeweiligen Kontext.

• Administrative Daten aus UnivIS.
• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich.

Wintersemester 2016/17:

• Thema: Aktuelle Forschungsansätze zum Argument Mining
  Während das Themenfeld des Opinion Mining bereits relativ etabliert ist, ist das Thema Argument Mining aktuell in einer Aufbruchphase. Die Argumentation wird in Philosophie und Logik zwar schon sehr lange betrachtet, das automatische Finden und Analysieren von Argumentationsstrukturen in strukturierten und insbesondere unstrukturierten Daten ist aber ebenso wie die Suche nach Argumenten und die Präsentation von Argumentationsstrukturen für Anfragende ein aktuelles Forschungsthema. Hierzu sollen im Seminar aktuelle Ansätze betrachtet werden.
• Administrative Daten aus UnivIS.
• Unterlagen und Foren auf dem Virtuellen Campus: zum Kurs (für angemeldete Benutzer oder solche, die sich anmelden wollen) oder zum Kursbereich.