Zoekmachines

Search Engines

Studiewijzer 2021/2022

Globale inhoud

Zoekmachines zoals Google, Bing, en Yahoo zijn niet weg te denken uit het alledaagse gebruik van het Internet. De meeste gebruikers staan niet stil bij de onderliggende technieken maar toch is een basisbegrip van hoe zoekmachines werken essentieel voor iedereen die zoekmachines in een professionele omgeving wil inzetten. In deze cursus bespreken we hoe zoekmachines werken, wat hun beperkingen zijn en wat de trends op het gebied van zoekmachine-technologieën zijn.

De cursus behandelt de volgende onderwerpen:

• Inleiding zoekmachine technologie
• Representatie van documenten
• Ordenen van documenten op relevantie gegeven een zoekvraag
• Menselijke interactie en zoektechnologie
• Classificatie van tekst over meerdere categorieën
• Goed rankings leren uit voorbeelden
• Software voor het maken van een zoekmachine.

We sluiten de cursus af met het zelf bouwen van een zoekmachine gebruik makend van ElasticSearch, de top technologie van dit moment. Studenten zijn vrij in het kiezen van de verzameling documenten die doorzocht kan gaan worden, als het maar veel is. Typische voorbeelden zijn 50 jaar aan Telegraaf artikelen, de Nederlandse Wikipedia, miljoenen songteksten.

Studiemateriaal

Literatuur

• Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. Gratis te verkrijgen op http://nlp.stanford.edu/IR-book/

• Hearst, M.A. Search User Interfaces, Cambridge University Press, September, 2009. Read it online.

• Hearst, M. User Interfaces for Search, Chapter 2 of Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search (2nd Edition), Addison Wesley, 2011. official chapter pdf   unofficial chapter pdf, but includes the references, the book

• Clinton Gormley, Zachary Tong. Elasticsearch: The Definitive Guide. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/index.html

Overig

• Each lecture will be accompanied by lecture notes and/or slides.
  These notes are typically IPython Notebooks or MarkDown files.  

   

Leerdoelen

• De student is in staat om de meest essentiële onderdelen van information retrieval systemen uit te leggen en toe te passen.
• De student is in staat om de toegevoegde waarde van user interfaces voor information retrieval systemen uit te leggen.
• De student is in staat om het potentieel van information retrieval technieken in de moderne samenleving uit te leggen.
• De student is in staat om een prototype voor een information retrieval systeem op grote schaal te ontwikkelen aan de hand van kant-en-klare software packages.
• De student kan de kwaliteit van een IR systeem bepalen door middel van benchmarks en die evaluatie helder weergeven.
• De student kan eigen werk en dat van anderen testen op correctheid, voorzien van een heldere geschreven beoordeling, en kan ingeleverd werk van zichzelf en anderen ordenen op kwaliteit.

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Werkcollege
• Zelfstudie
• Begeleiding/feedbackmoment
• Presentatie/symposium

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Voor practica en werkgroepbijeenkomsten met opdrachten geldt een aanwezigheidsplicht. De invulling van deze aanwezigheidsplicht kan per vak verschillen en staat aangegeven in de studiewijzer. Wanneer studenten niet voldoen aan deze aanwezigheidsplicht kan het onderdeel niet met een voldoende worden afgerond.
  

Aanvullende eisen voor dit vak:

Bevredigende aanwezigheid bij alle werkcolleges waarbij de peer feedback en het groepswerk besproken wordt is  een vereiste om te slagen.

Toetsing

Your final grade is composed as follows

• exam: 70%
• 6 group assignments (each 0%).
• Group assignment week 5 (30%)
• Satisfactory participation in all  peer feedback

Inzage toetsing

De manier van inzage wordt via de digitale leeromgeving gecommuniceerd.

Opdrachten

Zie Canvas voor een beschrijving van de opdrachten.

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: http://student.uva.nl

Weekplanning

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Verwerking vakevaluaties

Hieronder vind je de aanpassingen in de opzet van het vak naar aanleiding van de vakevaluaties.

* betere spreiding van de stof over de 2 helften

*  huiswerk wordt in wisselende groepjes gemaakt; veel nadruk op contact vorming; uitgebreid systeem van peer feedback

*  Eindproject is verplaatst naar week 5;  

* Bespreking van "hot topics" door korte gastcolleges van aio's uit het IRLab van de UvA.

Contactinformatie

Coördinator

• dr. Maarten Marx

Docenten

• Maarten Marx

Onderwijsassistenten

• Maria Heuss
• Geerten Rijsdijk
• Justine Winkler
• Wouter Zwerink