Master Informatik
PO 2013 Wahlpflichtmodul im Schwerpunkt „Informations- und Kommunikationssysteme“ / focus „Information and Communication Systems“
PO 2016: Modulgruppe „Informations- und Kommunikationssysteme“ / focus „Information and Communication Systems“

Master Mobile and Embedded Systems
Modulgruppe „Data Processing, Signals and Systems“ / focus „Data Processing, Signals and Systems“

Keine / None

Empfohlene Voraussetzungen / Recommended prerequisites:
Datenbanken und Informationssysteme / Databases and Information Systems

60 Std. Präsenz + 50 Std. Übungsaufgaben + 70 Std. Nachbearbeitung des Vorlesungsstoffs und Prüfungsvorbereitung / 60 contact hours + 50 hours exercises + 70 hours lecture follow-up and exam preperation

60 min Klausur oder ca. 15min mündliche Prüfung. Die genaue Prüfungsart wird zu Beginn des Semesters durch Aushang und auf den Internetseiten der Fakultät bekannt gegeben. / 60 min examination or 15 minute oral examination. The precise mode of assessment will be announced on the noticeboard and the faculty website at the start of the semester.

2V+2UE

• Kießling: Foundations of Preferences in Databases
• Kießling: Preference Queries with SV-Semantics
• Kießling, Endres, Wenzel: The Preference SQL System – An Overview
• Kaci: Working with Preferences: Less is More
• Stefanidis, Kutrika, Pitoura: A Survey on Representation, Composition and Application of Preferences in Database Systems
• Chomicki: Preference Formulas in Relational Queries
• Satzger, Endres, Kießling: A Preference-Based Recommender System
• Ciaccia: Processing Preference Queries in Standard Database Systems
• Braman, Domshlak: Preference Handling: An Introductory Tutorial
• Arvanitis, Koutirka: Towards Preference-Aware Relational Databases
• Roocks, Endres, Huhn, Kießling, Mandl: Design and Implementation of a Framework for Context-Aware Preference Queries
• Mandl, Kozachuk, Endres, Kießling: Preference Analytics in EXASolution
• Endres, Weichmann: Index Structures for Preference Database Queries
• Endres, Preisinger: Beyond Skylines: Explicit Preferences
• Endres, Roocks, Kießling: Scalagon: An Efficient Skyline Algorithm for all Seasons

Ab 1. Semester Master

Kenntnisse / Skills, Knowledge:
Die Studierenden kennen die Grundbegriffe von Präferenz-basiertem Information Retrieval und Personalisierung. Sie wissen, welche Methoden und Techniken wann eingesetzt werden können. Darüber hinaus kennen sie diverse Anwendungen und die Vorteile und Nachteile der Personalisierung. / The students know the basic concepts of preference-based information retrieval and personalization, and know when to use which technique. They also know different applications and the advantages and disadvantages of personalization.

Fähigkeiten / Abilities:
Die Studierenden besitzen die Fähigkeit die Konzepte und Methoden, Verfahren und Technologien von präferenz-basiertem Information Retrieval zu verstehen, zu bewerten und anzuwenden. / The students have the ability to understand, evaluate, and to create applications using the concepts, methods, and technologies of preference-based information retrieval.
Kompetenzen / Competencies:
Die Studierenden erwerben die Kompetenzen für gegebene Daten und Aufgabenstellungen selbständig präferenz-basierte Information Retrieval Anwendungen zu entwickeln. Darüber hinaus können die Studierenden weiterführende komplexe Problemstellungen auf dem Gebiet der Datenbanken und Informationssysteme, insbesondere unter Verwendung von präferenz-basiertem Information Retrieval und Personalisierung analysieren, bewerten und lösen. / Students acquire the skills to develop preference-based information retrieval applications for given data and tasks independently. In addition, the students are able to analyze, evaluate and solve complex problems in the field of databases and information systems, in particular using preference-based information retrieval and personalization.

60 Std. Präsenz + 50 Std. Übungsaufgaben + 70 Std. Nachbearbeitung des Vorlesungsstoffs und Prüfungsvorbereitung / 60 contact hours + 50 hours exercises + 70 hours lecture follow-up and exam preperation

The course will be in English.

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