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Text-Indexierung und Information Retrieval

Die Veranstaltung ist dem Modul Text-Indexierung und Information Retrieval zugeordnet. Dozent und Übungsleiter ist Johannes Fischer.

Neuigkeiten

  • 9.10.18: Skript+Übungsblatt 1 online
  • 17.8.2018: Seite online

Inhalt

In dieser Vorlesung beschäftigen wir uns mit dem Problem, einen (oft sehr langen) Text so vorzuverarbeiten, dass im Anschluss effiziente Suchanfragen darin ausgeführt werden können. Beispiele solcher Anfragen reichen von einfachen Pattern-Matching Anfragen (“kommt ein Suchmuster im Text vor?”) bis hin zu komplexen Data-Mining-Anfragen, z.B. die Suche nach repetitiven Mustern. Im einzelnen behandeln wir die folgenden Themen:

  • Tries (Datenstrukturen zur Stringsuche); Strings sortieren
  • Textindizes: Suffixbäume, Suffix-Arrays, Inverted Indexes, FM-Index (evtl. LZ-Index)
  • exakte und approximative Mustersuche mit Hilfe von Textindizes
  • Funktionalität von Suchmaschinen: schnelle Berechnung und Sortierung aller Dokumente, die ein Suchmuster enthalten
  • Textkompression: Burrows-Wheeler-Transformation und LZ-Komprimierung

Voraussetzungen

Sie sollten Spaß an algorithmischen Problem und der Analyse von Algorithmen haben. Die Vorlesungen DAP1 und DAP2 sollten nicht zu Ihren schlechtesten Fächern gehört haben. Im Idealfall haben Sie bereits andere Veranstaltungen aus diesem Bereich gehört (Algorithmen und Datenstrukturen, Effiziente Algorithmen, Algorithm Engineering, Algorithmische Bioinformatik, etc.) bzw. haben vor, dies noch zu tun.

Für die Übungen sind Programmierkenntnisse in C/C++ oder Java erforderlich.

Die Vorlesung ist geeignet für Informatiker im Master- oder Diplomstudiengang (Hauptstudium). Sie eignet sich gut als Vorbereitung zur Erstellung von Studien- oder Abschlussarbeiten (Master/Diplom) im Bereich Text-Indexierung.

Stundenplan Vorlesung

TBA

Skriptum

  • Version vom 09.10.18. (Wird forlaufend erneuert.)

Übungsblätter

  1. Übungsblatt 1,Wortliste für Aufgabe 2 und 3

Abschlussprojekte

Die letzten 4 Übungstermine nutzen wir zu einem Mini-Seminar, bei dem jeder Stud. eine Thema präsentieren soll.

Theorieprojekte

Ziel ist es, einen die Vorlesung ergänzenden Aspekt aus einem wissenschaftlichen Artikel oder aus einem Buch in ca. 25 Minuten vorzustellen.

  • Der Φ-Algorithmus aus Kärkkäinen, J., Manzini, G., & Puglisi, S. J. (2009): Permuted longest-common-prefix array. In Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (pp. 181-192). Springer Berlin Heidelberg.
  • Der DC3-Algorithmus zur Suffixsortierung (Kapitel 4.1.1 aus Ohlebuschs Buch “Bioinformatics Algorithms”)
  • Ultraschnelle LZ77-Faktorisierung (Kapitel 5.2.2 aus Ohlebuschs Buch “Bioinformatics Algorithms”)
  • Ultraschnelle Textsuche mit dem Suffix-Array (Kapitel 7.14.4 aus Gusfields Buch “Algorithms on Strings, Trees, and Sequences”)
  • kompakte Suffix-Automaten (Kap. 5.5 aus Crochemore et al.'s Buch “Algorithms on Strings”)
  • Platzeffiziente Konstruktion der BWT (Kapitel 9.3 in Mäkinen et al.'s Buch “Genome Scale Algorithm Design”)
  • Bidirektionale BWT (Kapitel 9.4 in Mäkinen et al.'s Buch “Genome Scale Algorithm Design”)
  • Die Wavelet-Matrix (Kapitel 6.2.5 aus Navarros Buch “Compact Data Structures: A Practical Approach”)
  • Range Min-Max-Trees (Kapitel 7.1 aus Navarros Buch “Compact Data Structures: A Practical Approach”)

Praxisprojekte

Ziel ist es, in der Vorlesung eingeführte Algorithmen und Datenstrukturen gut zu implementieren und anhand von realistischen Eingaben auf Platzbedarf und Laufzeit zu testen sowie mit konkurrierenden Verfahren zu vergleichen. Auch hier soll am Ende eine ca. 25-minütige Präsentation stehen.

  • Vergleich von Suffix Arrays und Inverted Indexes bei der Beantwortung von Suchanfragen
  • Effiziente Implementierungen von dynamischen Tries
  • Praktische Evaluation der Level-Ancestor-Datenstruktur
  • Vergleich von Wavelet Trees und Wavelet Matrices mit der sdsl

Ort und Zeit

  • Vorlesung: Mo 14-16 c.t. (SRG1 1.001)
  • Übungsgruppe: Mo 16-18 s.t. (SRG1 1.001)
 
Last modified: 2018-10-09 09:39 (external edit)
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