Самостоятельная работа 5A330501 «Компьютерный инжиниринг»

3. Содержание дисциплины
Данный курс является аналогом курса «Information Retrieval and Web Search», читаемом в Стэнфордском университете США. В данном курсе делается попытка применить концепции информационного поиска к построению семантической поисковой системы. Курс предназначен для студентов, проходящих практику по данной тематике.
Тематический план курса (распределение часов по видам учебной работы).

№ п/п	Наименование тем и разделов	Лекций
1	Введение. Понятия поиска и извлечения информации. Теоритические критерии поиска и извлечения информации. Принципы извлечения информации.	2
2	Функции системы Булевого поиска. Поиск информации по запросам составленной операторами булевой алгебры. AND, OR и NOT.	2
3	Словарь термов и список событий. Математические методы словаря термов и списка событий. Словарь термов и список вхождений .	2
4	Построение индекса в системах поиска информации. Модели и методы построение индекса в системах поиска информации. Алгоритмы поиска.	2
5	Индексные запросы в системах поиска и извлечения информации. Операции аргументов индексного запроса.	2
6	Оценивание, взвешивание термов и модель векторного пространства. Топология оценивания термов.	2
7	Получение оценок в сложных поисковых системах. Методы и алгоритмы сложных поисковых систем. Целостность текста в поиске и извлечении информации.	2
8	Методы моделирования и алгоритмизации в системах поиска информации. Процессы математического расчета.	2
9	Методы и алгоритмы модели логического поиска. Запросы логического поиска.	2
10	Использование Relevant связей и расширение запросов. Методы и алгоритмы Relevant связей.	2
11	Модел упорядоченной индексации, методы и алгоритмы. Упорядоченные индексы в системах поиска информации.	2
12	Оценка надежных систем поиска информации. Модели надежных систем поиска информации. Методы надежного поиска информации.	2
13	Модели, методы и алгоритмы классификации электронных ресурсов. Классификация электронных ресурсов по запросам. Модели классификации текста. Запросы извлечения электронных ресурсов.	2
14	Классификация текста и Наивный Байес. Категория текста. Алгоритм наивного Байеса.	2
15	Модел, метод и алгоритмы основанные на последовательной кластеризации. Понятие кластеризации.	2
	ИТОГО:	30

Лекционные занятия проводятся для академических групп в аудиториях, оснащенных мультимедийными устройствами, в составе потока.
Ведущей дидактической целью самостоятельные работы являются формирование умений - профессиональных или учебных, необходимых в последующей учебной деятельности по общепрофессиональным и специальным дисциплинам.
Основным источником данных для расчетных работ являются ресурсы Интернета.
По самостоятельной работе магистрантами готовится эссе и представляется к защите в виде презентации.