Metody odkrywania wiedzy -- projekt dla doktorantów

Zasady ogólne

Tematy projektów proponowane dla doktorantów nie mają charakteru implementacyjnego ani eksperymentalnego. Polegają one na opracowaniu pewnego sformułowanego hasłowo w temacie projektu zagadnienia napisaniu na ten temat artykułu. Powinien on zawierać zarówno przegląd wiedzy pochodzącej z literatury, jak i jej krytyczny komentarz oraz własne przemyślenia i propozycje. Oczywiście do opracowanych w ramach projektu artykułów ich autorzy zachowują wszelkie prawa, w tym prawo do ewentualnej publikacji. Wszystkie proponowane tematy są przeznaczone do wykonania przez jedną osobę.

Wymagania i kryteria oceniania

1. Wybór tematu projektu musi nastąpić do końca szóstego tygodnia semestru. Nie dokonanie wyboru tematu w tym terminie oznacza rezygnację z wykonywania projektu.
2. Do ostatniego dnia zajęć w semestrze należy dostarczyć tekst artykułu w formie papierowej o długości nie mniejszej niż 10 i nie większej niż 20 stron formatu A4 przy czcionce 12pt.
3. Na ocenę z projektu ($100$%) składają się:
   1. ocena rzetelności przeglądu literatury (40%),
   2. ocena własnych oryginalnych propozycji autora (40%),
   3. ocena jakości redakcyjnej tekstu (20%).
4. Opóźnienie w oddaniu artykułu nie przekraczające jednego tygodnia powoduje przemnożenie uzyskanej oceny przez współczynnik $0.8$. Po upływie jednego tygodnia od terminu artykuły nie będą przyjmowane.
5. Przy wyznaczaniu ostatecznej oceny za projekt oceny wyrażonej w punktach stosuje się zawsze zaokrąglenie do najbliższej wielokrotności $5$.

Wskazówki redakcyjne

Artykuł powinien spełniać podstawowe standardy publikacji naukowych. W szczególności oznacza to:

• odpowiedni styl,
• dobrą organizację (przemyślany podział na podrozdziały),
• jasne sformułowanie rozważanego zagadnienia,
• jasne sformułowanie wniosków i oryginalnego wkładu autora,
• wskazanie otwartych problemów i kierunków dalszych prac,
• konkretną zawartość merytoryczną i brak marketingowego bełkotu,
• przywoływanie literatury w odpowiednich miejscach, umożliwiające studiowanie artykułu (przy odwoływaniu się do tej literatury) przez informatycznie wykształconego czytelnika nie będącego specjalistą w dziedzinie odkrywania wiedzy,
• posługiwanie się możliwie najnowszymi i najbardziej wiarygodnymi źródłami (publikacje w renomowanych czasopismach międzynarodowych, w materiałach renomowanych konferencji międzynarodowych),
• wyraźne rozdzielenie wiedzy pochodzącej z literatury i własnych propozycji,
• stosowanie jednej z powszechnie przyjętych konwencji cytowania literatury i podawania bibliografii.

Tematy projektów

W celu ułatwienia poszukiwania materiałów przy każdym temacie są podane w nawiasie słowa kluczowe w języku angielskim.

D1:

Metody klasyfikacji dokumentów tekstowych (text/document classification).

D2:

Metody grupowania dokumentów tekstowych (text/document clustering).

D3:

Metody inkrementacyjnej indukcji drzew decyzyjnych (incremental decision tree induction/learning/generation).

D4:

Metody inkrementacyjnej indukcji reguł (incremental rule induction/learning/generation).

D5:

Zastosowania zasady minimalnej długości kodu (minimum description length, minimum encoding, minimum message length).

D6:

Poprawianie efektywności metod uczenia się klasyfikacji w zastosowaniu do dużych zbiorów danych (concept/classification learning, large datasets/databases).

D7:

Poprawianie efektywności metod grupowania w zastosowaniu do dużych zbiorów danych (clustering, large datasets/databases).

D8:

Poprawianie efektywności metod odkrywania reguł asocjacyjnych do dużych zbiorów danych (association rules, large datasets/databases).

D9:

Metody odkrywania wiedzy na podstawie niepełnych i zaszumionych danych (incomplete data, noisy data).

D10:

Zastosowanie metod odkrywania wiedzy do kooperatywnej filtracji i rekomendacji informacji.

D11:

Zastosowanie metod odkrywania wiedzy do wykrywania nadużyć w transakcjach kartami płatniczymi (credit card fraud detection).

D12:

Zastosowanie metod odkrywania wiedzy do profilowania użytkowników (user profiling).

D13:

Zastosowanie metod odkrywania wiedzy do planowania strategii marketingowych (marketing strategies).

D14:

Zastosowanie metod odkrywania wiedzy do wykrywania wtargnięć do systemów komputerowych (intrusion detection).

D15:

Metody metauczenia się: składania elementarnych klasyfikatorów i aproksymatorów (metalearning, ensembles/combining of classifiers/approximators, bagging, boosting).

About this document ...

Metody odkrywania wiedzy -- projekt dla doktorantów

This document was generated using the LaTeX2HTML translator Version 2002-2-1 (1.70)

Copyright © 1993, 1994, 1995, 1996, Nikos Drakos, Computer Based Learning Unit, University of Leeds.
Copyright © 1997, 1998, 1999, Ross Moore, Mathematics Department, Macquarie University, Sydney.

The command line arguments were:
latex2html -split 0 -no_navigation mow-projekt-phd.tex

The translation was initiated by Pawel Cichosz on 2007-03-06