2024 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク
学部・研究科
Faculty/Graduate School
総情
時間割コード
Course Code
70478
科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle
情報検索
<C>
授業形態/単位
Term/Credits
クラス
Class
/2
担任者名
Instructor
林 貴宏
曜限
Day/Period
木2
授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives

授業種別 / Teaching Types

講義(対面型)

言語 / Language

日本語(Japanese)

授業概要 / Course Description

大量の情報の中から必要な情報を高速に探し出すことができる情報検索システムの技術は、現代のネットワーク社会を支える基幹技術である。本授業では、このような大規模データベースを対象とした情報検索システムで用いられる情報技術の基礎について学ぶ。

学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy

(総合情報学部)
1.知識・技能
  
2.思考力・判断力・表現力等の能力
  

到達目標 / Course Objectives

①知識・技能の観点
・情報検索技術に関する基礎概念を理解し、各種手法(アルゴリズム)を理解する。

②思考力・判断力・表現力等の能力
・プログラミングやデータ分析ツールの活用を通じて、情報検索の課題を解決するための思考力を身に付ける。

③主体的な態度の観点
・情報検索に関する事柄に関心を持ち、設定した課題に対して積極的に取り組むことができる。

授業手法 / Teaching Methods

・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり

授業計画
Course Content

授業計画 / Course Content

第1回 情報検索とは何か
第2回 全文検索と転置インデックス(1)  単語文書行列
第3回 全文検索と転置インデックス(2)  転置インデックス
第4回 全文検索と転置インデックス(3)  論理検索
第5回 ベクトル空間モデル(1)  単語頻度と重み付け、TF-IDF
第6回 ベクトル空間モデル(2)  重み付き単語文書行列
第7回 ベクトル空間モデル(3)  文書間類似度
第8回 ベクトル空間モデル(4)  (応用)Wikpediaを利用した単語重要度の測定
第9回 情報検索の評価(1)  適合率、再現率、F尺度
第10回 情報検索の評価(2)  テストコレクションと情報検索の評価
第11回 情報検索の評価(3)  ランク付き検索の評価
第12回 リンク分析(1)  PageRankの仕組み
第13回 リンク分析(2)  ランダムサーファモデル
第14回 リンク分析(3)  (応用)RによるPageRank計算
第15回 リンク分析(4)  PageRankの改良、Google行列

多くの学生に興味が持てるように、説明に必要な理論、数学に関してはできるだけ平易な説明を心掛ける。

授業時間外学習 / Expected work outside of class

各回の講義内容に合わせて、予習復習をしておくこと。

成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies

定期試験(筆記試験)の成績と平常成績で総合評価する。
成績評価割合:定期試験(50%)、レポート(50%)

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

・情報検索の基本的な概念および用語の定義・内容(50%)
・基本的なアルゴリズムの理解(50%)

教科書
Textbooks


プリントを配布する。
参考書1の原書(英語)はhttp://informationretrieval.org  から電子版をダウンロードできる。

参考書
References

Christopher  D.  Manning,  Prabhakar  Raghavan  and  Hinrich  Schütze  著 岩野和生,黒川利明,濱田誠司,村上明子  訳  『情報検索の基礎』  (共立出版)  4320123220

フィードバックの方法
Feedback Method

LMSを通じて行う

担任者への問合せ方法
Instructor Contact

LMSのメッセージを使って連絡してください。

備考
Other Comments

成績は、定期試験(50%)、レポート(50%)により評価します。