Магистратура 2024/2025

Веб-поиск и ранжирование

Статус: Курс по выбору (Машинное обучение и анализ данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Где читается: Школа информатики, физики и технологий

Когда читается: 2-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Стоян Андрей Сергеевич

Прогр. обучения: Машинное обучение и анализ данных

Язык: русский

Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина относится к базовой части профессионального цикла. Студенты получат фундаментальные и практические знания по всем этапам современного веб-поиска: от сбора данных (краулинг) и индексации до классических и нейросетевых методов ранжирования, включая обучение ранжированию (Learning to Rank), трансформеры и векторный поиск. В ходе курса реализуются несколько домашних заданий (на базе соревнований Kaggle) и финальный проект. Для освоения необходимы знания по дисциплинам «Машинное обучение», «Теория вероятностей и математическая статистика», а также базовое владение Python.

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области веб-поиска и ранжирования, включая современные методы на основе машинного обучения и нейросетей, а также развитие инженерных компетенций по созданию поисковых систем и их компонентов.

Планируемые результаты обучения

• Знает технологии оценки качества поиска
• Умеет собирать данные из веб-ресурсов
• Имеет навыки использования прямых методов ранжирования и способов проведения ранжирования с использованием машинного обучения.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Оценка качества информационного поиска
• Раздел 2. Подготовка данных для поиска, обработка запроса
• Раздел 3. Классические подходы к ранжированию, применение семантических методов и машинного обучения
• Раздел 4. Федеративный поиск, кликовые модели

Элементы контроля

• Course project №2
  As a course project, students will be required to implement a project that uses modern web search and ranking methods to solve applied task. Project completion time is 5 weeks.
• Exam
  The oral exam is carried out in the form of answers to the questions of the exam ticket. The exam ticket contains two questions from the list of questions for the exam. 2.5 hours are given to prepare the answer.
• Course project №1
  As a course project, students will be required to implement a project that uses modern web search and ranking methods to solve applied task. Project completion time is 5 weeks.

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  0.3 * Course project №2 + 0.4 * Exam + 0.3 * Course project №1

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Gossen, T. (2015). Search Engines for Children : Search User Interfaces and Information-Seeking Behaviour. Wiesbaden: Springer Vieweg. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1159664
• Sándor Dominich. The Modern Algebra of Information Retrieval (2008), Springer

Рекомендуемая дополнительная литература

• Advances in information retrieval: 36th European Conference on IR Research, ECIR 2014, Amsterdam, The Netherlands, April 13-16, 2014: proceedings. (2014). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-06028-6
• Hwee Tou Ng, Mun-Kew Leong, Min-Yen Kan, Donghong Ji. Information Retrieval Technology/Third Asia Information Retrieval Symposium, AIRS 2006, Singapore, October 16-18, 2006. Proceedings, 2006, Springer
• Levene, M. (2010). An Introduction to Search Engines and Web Navigation. Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=335281

Авторы

• Москвин Денис Николаевич