BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI CHƯƠNG TRÌNH ðÀO TẠO TIẾN SĨ CHUYÊN NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN Mà SỐ: 62480104 ðã ñược Hội ñồng Xây dựng Chương trình ñào tạo bậc Tiến sĩ thông qua ngày . tháng 06 năm 2012 HÀ NỘI 2012 MỤC LỤC Trang PHẦN I TỔNG QUAN VỀ CHƯƠNG TRÌNH ðÀO TẠO 3 1 Mục tiêu ñào tạo 4 1.1 Mục tiêu chung 4 1.2 Mục tiêu cụ thể 4 2 Thời gian ñào tạo 4 3 Khối lượng kiến thức 5 4 ðối tượng tuyển sinh 5 4.1 ðịnh nghĩa 5 4.2 Phân loại ñối tượng ngành 5 5 Quy trình ñào tạo, ñiều kiện công nhận ñạt 6 6 Thang ñiểm 6 7 Nội dung chương trình 6 7.1 Cấu trúc 6 7.2 Học phần bổ sung 7 7.3 Học phần Tiến sĩ 8 7.3.1 Danh mục học phần Tiến sĩ 8 7.3.2 Mô tả tóm tắt học phần Tiến sĩ 8 7.3.3 Kế hoạch học tập các học phần Tiến sĩ 9 7.4 Chuyên ñề Tiến sĩ 9 8 Danh sách Tạp chí / Hội nghị Khoa học 9 PHẦN II ðỀ CƯƠNG CHI TIẾT CÁC HỌC PHẦN 10 9 Danh mục học phần chi tiết của chương trình ñào tạo 11 9.1 Danh mục học phần bổ sung 11 9.2 Danh mục học phần Tiến sĩ 11 10 ðề cương chi tiết các học phần Tiến sĩ 11 PHẦN I TỔNG QUAN VỀ CHƯƠNG TRÌNH ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ðộc lập - Tự do - Hạnh phúc CHƯƠNG TRÌNH ðÀO TẠO TIẾN SĨ CHUYÊN NGÀNH „HỆ THỐNG THÔNG TIN“ Tên chương trình: Chương trình ñào tạo Tiến sĩ chuyên ngành „Hệ thống thông tin“ Trình ñộ ñào tạo: Tiến sĩ Chuyên ngành ñào tạo: Hệ thống thông tin – Information Systems Mã chuyên ngành: 62480104 (Ban hành theo Quyết ñịnh số . / Qð-ðHBK-SðH ngày . tháng . năm . của Hiệu trưởng trường ðH Bách Khoa Hà Nội) 1 Mục tiêu ñào tạo 1.1 Mục tiêu chung ðào tạo Tiến sĩ chuyên ngành „Hệ thống thông tin“ có trình ñộ chuyên môn sâu cao, có khả năng nghiên cứu và lãnh ñạo nhóm nghiên cứu các lĩnh vực của chuyên ngành, có tư duy khoa học, có khả năng tiếp cận và giải quyết các vấn ñề khoa học chuyên ngành, có khả năng trình bày - giới thiệu các nội dung khoa học, ñồng thời có khả năng ñào tạo các bậc ðại học và Cao học. 1.2 Mục tiêu cụ thể Sau khi ñã kết thúc thành công chương trình ñào tạo, Tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin: Có khả năng phát hiện và trực tiếp giải quyết các vấn ñề khoa học thuộc các lĩnh vực Hệ thống thông tin nói riêng và Khoa học máy tính nói chung. Có khả năng dẫn dắt, lãnh ñạo nhóm nghiên cứu thuộc các lĩnh vực Hệ thống thông tin, Khoa học máy tính. Có khả năng nghiên cứu, ñề xuất và áp dụng các giải pháp công nghệ thuộc các lĩnh vực nói trên trong thực tiễn. Có khả năng cao ñể trình bầy, giới thiệu (bằng các hình thức bài viết, báo cáo hội nghị, giảng dạy ñại học và sau ñại học) các vấn ñề khoa học thuộc hai lĩnh vực nói trên. 2 Thời gian ñào tạo • Hệ tập trung liên tục: 3 năm liên tục ñối với NCS có bằng ThS, 4 năm ñối với NCS có bằng ðH. • Hệ không tập trung liên tục: NCS có văn bằng ThS ñăng ký thực hiện trong vòng 4 năm ñảm bảo tổng thời gian học tập, nghiên cứu tại Trường là 3 năm và 12 tháng ñầu tiên tập trung liên tục tại Trường. 3 Khối lượng kiến thức Khối lượng kiến thức bao gồm khối lượng của các học phần Tiến sĩ và khối lượng của các học phần bổ sung ñược xác ñịnh cụ thể cho từng loại ñối tượng tại mục 4. NCS ñã có bằng ThS: tối thiểu 8 tín chỉ + khối lượng bổ sung (nếu có). NCS mới có bằng ðH: tối thiểu 8 tín chỉ + 28 tín chỉ (không kể luận văn) của Chương trình Thạc sĩ Khoa học ngành „Công nghệ thông tin“, trường ðại học Bách Khoa Hà Nội. ðối với NCS có bằng ðH của các hệ 4 hoặc 4,5 năm (theo quy ñịnh) sẽ phải thêm các học phần bổ sung của Chương trình Thạc sĩ Khoa học ngành „Công nghệ Thông tin“ Trường ðH Bách Khoa Hà Nội. 4 ðối tượng tuyển sinh ðối tượng tuyển sinh là các thí sinh ñã có bằng Thạc sĩ với chuyên ngành tốt nghiệp phù hợp (ñúng ngành) hoặc gần phù hợp với chuyên ngành Hệ thống thông tin. Chỉ tuyển sinh mới có bằng ðH với ngành tốt nghiệp phù hợp. Mức ñộ „phù hợp hoặc gần phù hợp“ với chuyên ngành Hệ thống thông tin, ñược ñịnh nghĩa cụ thể ở mục 4.1 sau ñây. 4.1 ðịnh nghĩa Ngành phù hợp: Là những hướng ñào tạo chuyên sâu thuộc ngành „Công nghệ Thông tin“ và ngành "Kỹ thuật máy tính và Truyền thông" của chương trình ñào tạo ñại học trường ðHBK HN, các chuyên ngành thuộc ngành Công nghệ thông tin của các trường ñại học khác (như Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin, Công nghệ phần mềm, Truyền thông và mạng, Kỹ thuật máy tính). Ngành gần phù hợp: Ngành „Toán tin“ của chương trình ñào tạo ñại học trường ðHBK HN (các chuyên ngành sâu ðảm bảo Toán học cho máy tính và hệ thống tính toán, Toán Tin ứng dụng) và các trường ñại học khác 4.2 Phân loại ñối tượng Có bằng ThS Khoa học của ðH Bách Khoa Hà Nội với ngành tốt nghiệp cao học ñúng với chuyên ngành Tiến sĩ. ðây là ñối tượng không phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là ñối tượng A1. Có bằng tốt nghiệp ðại học loại xuất sắc với ngành tốt nghiệp ñúng với chuyên ngành Tiến sĩ. ðây là ñối tượng phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là ñối tượng A2. Có bằng ThS ñúng ngành, nhưng không phải là ThS Khoa học của ðH Bách Khoa Hà Nội hoặc có bằng ThS tốt nghiệp ngành gần phù hợp. ðây là ñối tượng phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là ñối tượng A3. 5 Quy trình ñào tạo, ñiều kiện công nhận ñạt Quy trình ñào tạo ñược thực hiện theo học chế tín chỉ, tuân thủ Quy ñịnh 1035/2011 về tổ chức và quản lý ñào tạo sau ñại học của ðH Bách Khoa Hà Nội. Các học phần bổ sung phải ñạt mức ñiểm C trở lên (xem mục 6). Các học phần Tiến sĩ phải ñạt mức ñiểm B trở lên (xem mục 6). 6 Thang ñiểm Khoản 6a ðiều 62 của Quy ñịnh 1035/2011 quy ñịnh: Việc chấm ñiểm kiểm tra - ñánh giá học phần (bao gồm các ñiểm kiểm tra và ñiểm thi kết thúc học phần) ñược thực hiện theo thang ñiểm từ 0 ñến 10, làm tròn ñến một chữ số thập phân sau dấu phẩy. ðiểm học phần là ñiểm trung bình có trọng số của các ñiểm kiểm tra và ñiểm thi kết thúc (tổng của tất cả các ñiểm kiểm tra, ñiểm thi kết thúc ñã nhân với trọng số tương ứng của từng ñiểm ñược quy ñịnh trong ñề cương chi tiết học phần). ðiểm học phần ñược làm tròn ñến một chữ số thập phân sau dấu phẩy, sau ñó ñược chuyển thành ñiểm chữ với mức như sau: ðiểm số từ 8,5 – 10 chuyển thành ñiểm A (Giỏi) ðiểm số từ 7,0 – 8,4 chuyển thành ñiểm B (Khá) ðiểm số từ 5,5 – 6,9 chuyển thành ñiểm C (Trung bình) ðiểm số từ 4,0 – 5,4 chuyển thành ñiểm D (Trung bình yếu) ðiểm số dưới 4,0 chuyển thành ñiểm F (Kém) 7 Nội dung chương trình 7.1 Cấu trúc Cấu trúc chương trình ñào tạo trình ñộ Tiến sĩ gồm có 3 phần như bảng sau ñây. Phần Nội dung ñào tạo A1 A2 A3 1 HP bổ sung 0 CT ThS KH (28TC) ≥ 4TC HP TS 8TC 2 TLTQ Thực hiện và báo cáo trong năm học ñầu tiên CðTS Tổng cộng 3 CðTS, mỗi CðTS 2TC 3 NC khoa học Luận án TS Lưu ý: - Số TC qui ñịnh cho các ñối tượng trong là số TC tối thiểu NCS phải hoàn thành. - ðối tượng A2 phải thực hiện toàn bộ các học phần qui ñịnh trong chương trình ThS Khoa học của ngành tương ứng, không cần thực hiện luận văn ThS. - Các HP bổ sung ñược lựa chọn từ chương trình ñào tạo Thạc sĩ của ngành ñúng chuyên ngành Tiến sĩ. - Việc qui ñịnh số TC của HP bổ sung cho ñối tượng A3 do người hướng dẫn (NHD) quyết ñịnh dựa trên cơ sở ñối chiếu các học phần trong bảng kết quả học tập ThS của thí sinh với chương trình ThS hiện tại của ngành ñúng chuyên ngành Tiến sĩ nhưng phải ñảm bảo số TC tối thiểu trong bảng. - Các HP TS ñược NHD ñề xuất từ chương trình ñào tạo Thạc sĩ và Tiến sĩ của trường nhằm trang bị kiến cần thiết phục vụ cho ñề tài nghiên cứu cụ thể của LATS. 7.2 Học phần bổ sung Các học phần bổ sung ñược mô tả trong quyển „Chương trình ñào tạo Thạc sĩ“ ngành „Công nghệ Thông tin“ hiện hành của trường ðH Bách Khoa Hà Nội. NCS phải hoàn thành các học phần bổ sung trong thời hạn 2 năm kể từ ngày có quyết ñịnh công nhận là NCS. 7.3 Học phần Tiến sĩ 7.3.1 Danh mục học phần Tiến sĩ TT Mà SỐ TÊN HỌC PHẦN GIẢNG VIÊN TÍN CHỈ KHỐI LƯỢNG 1 IT7310 Kỹ nghệ dữ liệu và tri thức Knowledge and Data Engineering 1. PGS. Nguyễn Thanh Thủy. 2. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 3 3(2-2-0-6) 2 IT7331 Tích hợp dữ liệu Data Integration 1. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 2. TS. Vũ Tuyết Trinh 3 3(2-2-0-6) 3 IT7341 Tìm kiếm thông tin Information Retrieval 1. TS. Vũ Tuyết Trinh 2. TS. Trần ðức Khánh 3 3(2-2-0-6) 4 IT7351 Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức Data Mining and Knowledge Discovery 1. TS. Nguyễn Nhật Quang 2. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 3 3(2-2-0-6) 5 IT7361 Khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu Web Text and Web Mining 1. TS. Lê Thanh Hương 2. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 3 3(2-2-0-6) 6 IT7371 Các tiếp cận logic trong biểu diễn và xử lý thông tin Logical approaches in information representation and procesing 1. PGS. Trần ðình Khang 2. TS. Lê Thanh Hương 3 3(2-2-0-6) 7.3.2 Mô tả tóm tắt học phần Tiến sĩ IT7310 Kỹ nghệ dữ liệu và tri thức (Knowledge and Data Engineering) 1. Cung cấp các kỹ nghệ ñối với vấn ñề thu thập và quản trị các loại dữ liệu nói chung: dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. 2. Cung cấp các kỹ nghệ ñối với vấn ñề thu thập và quản trị các loại tri thức nói chung: tri thức ẩn, tri thức hiện, tri thức rõ, tri thức mờ, . . IT7310 Knowledge and Data Engineering 1. Provide techniques for data collection and data management: structured data, semi-structured data and unstructured data. 2. Provide techniques for knowledge collection and knowledge management: hidden knowledge, present knowledge, clear knowledge, fuzzy knowledge, . . IT7331 Tích hợp dữ liệu (Data Integration) 1. Cung cấp các kỹ thuật ñối với vấn ñề thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu thuần nhất và không thuần nhất 2. Cung cấp các kỹ thuật ñối với vấn ñề làm sạch dữ liệu ñể ñảm bảo tính nhất quán của dữ liệu 3. Cung cấp các kỹ thuật ñối với vấn ñề sinh các câu trả lời nhất quán IT7331 Data Integration 1. Provide techniques for data collection from homogeneous and heterogeneous data sources 2. Provide techniques for data cleaning to ensure data consistency 3. Provide techniques for generating consistent answers IT7341 Tìm kiếm thông tin (Information Retrieval) 1. Cung cấp các kỹ thuật ñối với vấn ñề thu thập, trích chọn, biểu diễn, lưu trữ các tài liệu ñối với một hệ tìm kiếm thông tin 2. Cung cấp các kỹ thuật ñối với vấn ñề xử lý các yêu cấu tìm kiếm và trình diễn các kết quả tìm kiếm IT7341 Information Retrieval 1. Provide techniques for collecting, extracting, representing, storing data for an search engine. 2. Provide techniques for processing search queries and presenting search result. IT7351 Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức (Data Mining and Knowledge Discovery) 1. Cung cấp các kỹ thuật ñối với vấn ñề chuẩn bị dữ liệu cho khai phá dữ liệu 2. Cung cấp các kỹ thuật khai phá dữ liệu nói chung: phát hiện luật kết hợp, phân cụm dữ liệu, phân loại dữ liệu và tóm tắt dữ liệu IT7351 Data Mining and Knowledge Discovery 1. Provide techniques for data preparation in data mining 2. Provide techniques for data mining: discovering association rules, data clustering, data categorization and data summarization IT7361 Khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu Web (Text and Web Mining) Học phần này cung cấp các kỹ thuật và các công cụ sử dụng trong khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu web. Trên cơ sở ñó, NCS có thể phát triển các ứng dụng như máy tìm kiếm, thương mại ñiện tử, các thư viện số, các hệ thống quản lý tri thức, v.v. 1. Cung cấp các kỹ thuật ñối với vấn ñề tiền xử lý và biểu diễn văn bản cho khai phá văn bản 2. Cung cấp các kỹ thuật khai phá văn bản nói chung: phân cụm văn bản, phân loại văn bản và tóm tắt văn bản 3. Cung cấp các kỹ thuật khai phá Web IT7361 Text and Web Mining This course provides techniques and tools used in text mining and web mining. From that point of view, PhD student can develop applications such as search engines, e-commerce, digital libraries, systems for knowledge management, etc. 1. Provide techniques for preprocessing and representing documents for text mining. 2. Provide text mining techniques: text clustering, text categorization and summary documents 3. Provide Web mining techniques IT7371 Các tiếp cận logic trong biểu diễn và xử lý thông tin (Logical approaches in information representation and procesing) Trình bày tổng quan về logic tính toán, với các logic kinh ñiển và logic bậc cao; phân loại các ngôn ngữ khái niệm theo cú pháp và cấu trúc cùng với các thủ tục tính toán. ðưa ra các biểu diễn ngữ nghĩa cho các nhãn ngôn ngữ và các phép toán xử lý. IT7371 Logical approaches in information representation and procesing Presenting an overviewing of computational logic, including the classic logic and the higher-order logic; classifying conceptual languagues by their syntax and their structure along with computational procedures. Providing semantic representations for language labels and processing operators. 7.3.3 Kế hoạch học tập các học phần Tiến sĩ Các học phần Tiến sĩ ñược thực hiện linh hoạt, tùy theo các ñiều kiện thời gian cụ thể của giảng viên. Tuy nhiên, nghiên cứu sinh phải hoàn thành các học phần Tiến sĩ trong vòng 24 tháng kể từ ngày chính thức nhập trường. 7.4 Chuyên ñề Tiến sĩ Mỗi nghiên cứu sinh phải hoàn thành 3 chuyên ñề Tiến sĩ có thể chọn từ danh sách hướng chuyên sâu. Mỗi hướng chuyên sâu ñều có người hướng dẫn do Hội ñồng Xây dựng chương trình ñào tạo chuyên ngành của Viện Công nghệ thông tin và truyền thông xác ñịnh. Người hướng dẫn khoa học luận án của nghiên cứu sinh sẽ ñề xuất ñề tài cụ thể. Ưu tiên ñề xuất ñề tài gắn liền, thiết thực với ñề tài của luận án Tiến sĩ. Sau khi ñã có ñề tài cụ thể, NCS thực hiện ñề tài ñó dưới sự hướng dẫn khoa học của người hướng dẫn chuyên ñề. Danh mục hướng chuyên sâu cho Chuyên ñề Tiến sĩ TT Mà SỐ HƯỚNG CHUYÊN SÂU NGƯỜI HƯỚNG DẪN TÍN CHỈ 1 IT7410 Các hệ thống thông minh Intelligent Systems PGS. Nguyễn Thanh Thủy PGS. Trần ðình Khang 3 2 IT7421 Các hệ CSDL thông minh Intelligent Database Systems PGS. Nguyễn Thị Kim Anh TS. Lê Thanh Hương 3 3 IT7432 Tìm kiếm thông minh Intelligent Information Retrieval TS. Lê Thanh Hương TS. Trần ðức Khánh 3 4 IT7441 Hệ dựa trên logic Logic-based Systems PGS. Trần ðình Khang TS. Trần ðức Khánh 3 5 IT7451 Hệ gợi ý Recommender Systems TS. Nguyễn Nhật Quang PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 3 6 IT7461 Hệ thích nghi dựa trên ngữ cảnh Context-based adaptive Systems TS. Vũ Tuyết Trinh TS. Nguyễn Nhật Quang 3 7 IT7471 Ontology và Web ngữ nghĩa Ontology and semantic Web TS. Tạ Tuấn Anh TS. Lê Thanh Hương 3 8 IT7481 Tính toán hiệu năng cao High performance Computing TS. Nguyễn Hữu ðức PGS. Nguyễn Thanh Thủy 3 8 Danh sách Tạp chí / Hội nghị khoa học Các diễn ñàn khoa học trong nước trong bảng dưới ñây là nơi NCS có thể chọn công bố các kết quả nghiên cứu khoa học phục vụ hoàn thành luận án Tiến sĩ. Số TT Tên diễn ñàn ðịa chỉ liên hệ ðịnh kỳ xuất bản / họp 1 Tạp chí Khoa học và Công nghệ ðH Bách Khoa Hà Nội; Số 1, phố ðại Cồ Việt, Hai Bà Trưng, Hà Nội Hai tháng 1 lần 2 Tạp chí Khoa học và Công nghệ trường ðại học quốc gia Hà nội Trường ðại học Quốc Gia Hà Nội Hai tháng 1 lần 3 Tạp chí Khoa học và Công nghệ trường ðại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh Trường ðại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh Hai tháng 1 lần 4 Tạp chí Bưu chính viễn thông, Chuyên san Các nghiên cứu và triển khai ứng dụng trong viễn thông và Công nghệ thông tin Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam; ñường Hoàng Quốc Việt, Hà Nội Ba tháng 1 lần 5 Tạp chí Công nghệ thông tin 3 tháng 1 lần Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam; số 18 ñường Hoàng Quốc Việt, Hà Nội Ba tháng 1 lần 6 Hội thảo khoa học quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT và Truyền thông ICT RDA Ban chương trình quốc gia Hàng năm 7 Hội nghị khoa học “Một số vấn ñề chọn lọc trong CNTT” Ban chương trình quốc gia Hàng năm 8 Hội thảo Khoa học Quốc gia lần thứ nhất – "Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin” FAIR Ban chương trình quốc gia Hàng năm 9 Các Hội nghị quốc tế tổ chức tại Việt Nam Ban chương trình quốc gia Hàng năm [...]... Feldman,James Sanger (2006) The text mining handbook: advanced approaches in analyzing unstructured data Cambridge University Press IT7371 Các ti p c n logic trong bi u di n và x lý thông tin Logical approaches in information representation and procesing 1 Tên h c ph n: Các ti p c n logic trong bi u di n và x lý thông tin 2 Mã h c ph n: IT7371 3 Tên ti ng Anh: Logical approaches in information representation... Baader, Diago Calvanese, Deborah McGuinness, Daniele Nardi, Peter PatelSchneider, The Description Logic Handbook, Theory, Implementation and Applications, Cambridge University Press 2003 [2] Rene Cori, Daniel Lascar, Mathematical Logic, Oxford University Press, 2001 [3] LOTFI A ZADEH, FROM COMPUTING WITH NUMBERS TO COMPUTING WITHWORDS - FROM MANIPULATION OF MEASUREMENTS TO MANIPULATION OF PERCEPTIONS,... thu c chuyên ngành H th ng thông tin 6 M c tiêu c a h c ph n: H c ph n này nh m mang l i cho NCS: - Các ki n th c nâng cao v lý lu n chuyên ngành H th ng thông tin - Rèn luy n kh năng tư duy - Rèn luy n k năng th nghi m c a chuyên ngành H th ng thông tin - Có kh năng l a ch n các k ngh thích h p cho phép thu th p và qu n tr d li u và tri th c ñ i v i m t H th ng thông tin c th 7 N i dung tóm t t: H c... ng tham d : NCS thu c chuyên ngành H th ng thông tin 6 M c tiêu c a h c ph n: H c ph n này nh m mang l i cho NCS: - Các ki n th c nâng cao v lý lu n chuyên ngành H th ng thông tin - Rèn luy n kh năng tư duy - Rèn luy n k năng thí nghi m c a chuyên ngành H th ng thông tin - Có kh năng l a ch n các ti p c n logic thích h p trong bi u di n và x lý thông tin 7 N i dung tóm t t: Trình bày t ng quan v logic... c NCS thu c chuyên ngành H th ng thông tin 6 M c tiêu c a h c ph n: H c ph n này nh m mang l i cho NCS: - các ki n th c cơ b n và nâng cao trong tìm ki m thông tin - các ch ñ nghiên c u liên quan ñ n tìm ki m thông tin 7 N i dung tóm t t: Bi u di n và lưu tr ; Mô hình tìm ki m; Ch m c; Phân l p, phân c m; Các k thu t tìm ki m; ðánh giá h th ng tìm ki m thông tin, máy tìm ki m trên web; tìm ki m ña... l p: theo quy ñ nh - Bài t p: hoàn thành ñ y ñ bài t p - Thí nghi m: 9 ðánh giá k t qu : - M c ñ d gi gi ng: 0.05 - Ki m tra ñ nh kỳ: 0.25 - Thi k t thúc h c ph n: 0.7 10 N i dung chi ti t h c ph n: PH N M ð U Gi i thi u môn h c Gi i thi u ñ cương môn h c Gi i thi u tài li u tham kh o Chương 1: Gi i thi u chung 1 T ng quan v tìm ki m thông tin 2 Các khái ni m cơ b n 3 Quy trình tìm ki m thông tin Chương... SEO ; Reference models ; Google’s Pagerank ; Hub and authorities Chương 7: Các xu hư ng phát tri n 1.Tìm ki m thông tin ña phương ti n 2 Tìm ki m ña ngôn ng 3 Tìm ki m thông tin hư ng ngư i dùng 4 Các ng d ng tiêu bi u 5 M t s v n ñ m 11 Tài li u h c t p: 12 Tài li u tham kh o: [1] Christopher D Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University... - Bài t p: 30 ti t - Thí nghi m: 5 ð i tư ng tham d : NCS thu c chuyên ngành H th ng thông tin 6 M c tiêu c a h c ph n: H c ph n này nh m mang l i cho NCS: - Các ki n th c nâng cao v lý lu n chuyên ngành H th ng thông tin - Rèn luy n kh năng tư duy - Rèn luy n k năng thí nghi m c a chuyên ngành H th ng thông tin - Có kh năng l a ch n phương pháp thích h p ñ cài ñ t ng d ng cho phép x lý d li u web... o: 1 Do Hong Hai, Schema Matching and Mapping-based Data Integration, VDM Verlag Dr Muller, 2006 2 Maurizio Lenzerini (2002) "Data Integration: A Theoretical Perspective" PODS 2002: 233-246 3 Patrick Ziegler and Klaus R Dittrich (2004) "Three Decades of Data Integration - All Problems Solved?" WCC 2004: 3-12 4 C Koch (2001) "Data Integration against Multiple Evolving Autonomous Schemata" 5 Jeffrey D... "Answering queries using views: A survey" The VLDB Journal: 270-294 7 Alon Y Halevy, Naveen Ashish, Dina Bitton, Michael J Carey, Denise Draper, Jeff Pollock, Arnon Rosenthal, Vishal Sikka (2005) "Enterprise information integration: successes, challenges and controversies" SIGMOD 2005: 778-787 IT7341 Tìm ki m thông tin Information Retrieval 1 Tên h c ph n: Tìm ki m thông tin 2 Mã h c ph n: IT7341 3 Tên ti . approaches in information representation and procesing Presenting an overviewing of computational logic, including the classic logic and the higher-order. collecting, extracting, representing, storing data for an search engine. 2. Provide techniques for processing search queries and presenting search