Sistemi per information retrieval

Università Telematica Guglielmo Marconi
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Descrizione

L’Università degli Studi Guglielmo Marconi, è la prima Università “aperta” (Open University), riconosciuta dal MIUR con D.M. 1 marzo 2004, che unisce metodologie di formazione “a distanza” (materiale a stampa, dispense, Cd Rom, piattaforma e-learning) con le attività di formazione frontale (lezioni, seminari, laboratori, sessioni di ripasso e approfondimento) al fine di raggiungere i migliori risultati di apprendimento per lo studente.

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Cosa impari in questo corso?

Web master
Apprendimento

Programma

Programma del Corso

DISCIPLINA

Sistemi per information retrieval

DOCENTE

Prof. Roberto Basili

CODICE DISCIPLINA: INF05014

SSD: ING-INF/05

CREDITI: 06

OBIETTIVI E FINALITÀ DELL´APPRENDIMENTO

Il Corso ha l’obiettivo di introdurre le tecnologie dei sistemi di recupero automatico dell’informazione da sorgenti eterogenee e distribuite. Esso fornisce competenze nella comprensione dei processi e nelle tecniche di information processing che caratterizzano gli odierni motori di ricerca e le loro applicazioni. Nel quadro delle tecnologie informatiche, una particolare enfasi sarà data alle tecnologie dell’apprendimento automatico che consentono il rapido sviluppo di sistemi basati sul riutilizzo di dati e conoscenze disponibili in forma elettronica nelle fonti aperte. Questa linea di tendenza, denominata data e text mining, sarà discussa in relazione alle applicazioni odierne nell’ambito del Web.

ARGOMENTI

Introduzione agli Algoritmi ed alle Tecnologie per il recupero automatico dell´informazione (Information Retrieval, IR).
Modelli di IR. Modelli Booleani, statistici ed algebrico-vettoriali per l’IR.
Sistemi di IR: architetture e componenti.
IR e Web: Dai sistemi di IR ai motori di ricerca su Web. Google Page Rank.
Trattamento dei dati multimediali: multimedia IR.
Data & Text Mining: Elementi di Machine Learning (ML) e Data Mining per l’IR.
IR avanzato: elaborazione dei testi, estrazione dell’informazione, classificazione automatica, Semantic IR.
Applicazioni (approfondimento): tecnologie di IR nel Web 2.0. Meccanismi di personalizzazione, condivisione e collaborazione nel Web 2.0. Folksonomies.

LIBRI DI TESTO

Parte generale:

  1. IR: alternativa tra:
  • "Modern Information Retrieval", Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto. Addison Wesley, 1999. ISBN: 020139829X
  • "Introduction to Information Retrieval", Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Cambridge University Press. 2008.
  1. ML ed IR: “Automatic Text Categorization: from Information Retrieval to Support Vector Learning”, Roberto Basili, Alessandro Moschitti, ARACNE Editore, 2005.
  2. Dispense fornite dal docente

Testi di approfondimento:

  1. "Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data (Data-Centric Systems and Applications)", Liu, Bing, Springer-Verlag, Series: Data-Centric Systems and Applications, Berlin, ISBN: 978-3-540-37881-5, 2007.
  2. Dispense e articoli scientifici forniti dal docente

MODALITÀ DELL´ESAME FINALE

Prova scritta e/o orale.

RICEVIMENTO STUDENTI

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