ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΗΝ ΕΞΟΡΥΞΗ & ΑΝΑΚΤΗΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ ΘΕΜΑ: Μελέτη βιβλιογραφίας σχετικά με NLP & Sentiment analysis για rating prediction

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΗΝ ΕΞΟΡΥΞΗ & ΑΝΑΚΤΗΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ ΘΕΜΑ: Μελέτη βιβλιογραφίας σχετικά με NLP & Sentiment analysis για rating prediction"

Transcript

1 ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΗΝ ΕΞΟΡΥΞΗ & ΑΝΑΚΤΗΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ ΘΕΜΑ: Μελέτη βιβλιογραφίας σχετικά με NLP & Sentiment analysis για rating prediction ΔΗΜΗΤΡΙΑΔΗΣ ΔΗΜΗΤΡΗΣ ΧΡΙΣΤΕΛΗΣ ΕΥΑΓΓΕΛΟΣ 604 ΠΑΝΑΤΣΙΑΣ ΙΩΑΝΝΗΣ 581

2 I. Εισαγωγή Τα άρθρα, τα οποία μελετήσαμε είχαν ως βασικό άξονα την ανάλυση κειμένου αξιολόγησης χρηστών κοινωνικών δικτύων σχετικά με κάποιες επιχειρήσεις. Στόχος αυτής της στρατηγικής είναι η εξαγωγή συμπερασμάτων για τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες, που παρέχονται από κάποια επιχείρηση, με πιο αντιληπτό τρόπο. Για να καταστεί αυτό δυνατό οι πολλοί ερευνητές προσέγγισαν το θέμα από την σκοπιά της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing). Συγκεκριμένα, οι περισσότεροι προσπάθησαν να βελτιώσουν τις ήδη υπάρχουσες βαθμολογίες χρηστών με βάση την γραπτή αξιολόγησή τους σχετικά με ένα προϊόν ή υπηρεσία. Δηλαδή σε κοινότητες ιστοσελίδες, όπως το Yelp, ο κάθε χρήστης μπορεί να δώσει μια κριτική σε μια κλίμακα 1-5 αστεριών (1 λιγότερο ευχαριστημένος, 5 πάρα πολύ ευχαριστημένος ) και μια γραπτή σύντομη αξιολόγηση της επιχείρησης με βάση την εμπειρία του. Ακόμη, το σκεπτικό αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί και σε δημοσκοπήσεις για την έκβαση εκλογών και στην αποτύπωση του γενικού συναισθήματος μιας κοινωνίας για κάποιο φαινόμενο ή κατάσταση. Αυτό μπορεί να συμβεί με την εξαγωγή πληροφορίας από τις διαμοιραζόμενες πληροφορίες χρηστών ιστοσελίδων κοινωνικής δικτύωσης και γενικά Web 2.0 τεχνολογιών. Τα τελευταία έτη, η λογική αυτή της εξόρυξης πληροφοριών από τα δεδομένα κοινωνικών δικτύων έχει εκτοξευθεί, καθώς σε αυτές τις πλατφόρμες οι χρήστες μπορούν εκφράσουν την γνώμη τους για κάποιο πολιτικό πρόσωπο ή μια υπηρεσία οικειοθελώς και με βάση την εμπειρία τους. Παρόλα αυτά, η διαδικασία της εξόρυξης και η αποτελεσματικότητά της στην πρόβλεψη δεν έχει αξιοποιηθεί επαρκώς και γίνονται προσπάθειες για την εξαγωγή συναισθήματος από κριτικές και την μετατροπή αυτού σε χρήσιμη πληροφορία για τους άλλους χρήστες και στην δημιουργία ακριβέστερων προτάσεων προϊόντων. Τα προβλήματα που προάγουν την ανάπτυξη αυτού του κλάδου είναι αρχικά το κόστος διεξαγωγής δημοσκοπήσεων μέσω της κλασσικής μεθόδου των τηλεφωνημάτων. Ακόμη, η ύπαρξη κριτικών από πολλούς χρήστες για κάποιο προϊόν μπορεί να κουράσει κάποιον αναγνώστη καθώς αναζητά χρήσιμες πληροφορίες σε ένα τεράστιο πλήθων κριτικών. Συνεπώς, η εύρεση μια μεθόδου μετατροπής των κριτικών σε μια μετρική καλής κακής κριτικής είναι πιο προσιτή και στοχευμένη στην κατανόηση της ποιότητας κάποιας υπηρεσίας προϊόντος. Στην μελέτη μας θα προσπαθήσουμε να εκτελέσουμε πειράματα με το σκεπτικό να μετατρέψουμε το συναίσθημα μιας κριτικής σε μια μετρήσιμη ποσότητα για την διευκόλυνση των χρηστών. Αυτό θα το προσπαθήσουμε κατασκευάζοντας μοντέλα πρόβλεψης των βαθμολογιών των χρηστών του Yelp μέσω της αντίστοιχης κριτικής τους. Με αυτό τον τρόπο θα δείξουμε αν μπορεί να υποβοηθηθεί η βαθμολογία από την κριτική ή και να προβλεφθεί εξ ολοκλήρου χωρίς να χρειάζεται να την θέσει ο χρήστης χειροκίνητα.

3 I. Βασικές Αρχές Δύο πολύ σημαντικές μετρικές για τον υπολογισμό της ικανότητας της βαθμολογικής πρόβλεψης είναι η ακρίβεια (Precision) και η ανάκληση (Recall). Η ανάκληση μετρά το ποσοστό των σχετικών εγγράφων που το σύστημα μπορεί να ανακτήσει σε σχέση με όλα τα σχετικά έγγραφα που υπάρχουν στη συλλογή. Η ακρίβεια μετρά το ποσοστό των εγγράφων που είναι σχετικά μεταξύ αυτών που έχουν ανακτηθεί. Η ακρίβεια και η ανάκληση υπολογίζονται από τους παρακάτω τύπους αντίστοιχα: Precision = tp fp + tp, Recall = tp tp + fn όπου tp, fp, fn είναι ο αριθμός των σωστών θετικών, των λανθασμένων θετικών και των λανθασμένων αρνητικών ψήφων αντίστοιχα. Για να καθοριστεί η ορθότητα της πρόβλεψης, συγκρίνεται η πρόβλεψη της βαθμολογίας με τα μεταδεδομένα που παράγει το σύστημα της βαθμολόγησης. Μια ακόμη μετρική που χρησιμοποιήθηκε ήταν το μέσο τετραγωνικό σφάλμα (MSE), η οποία δίνει το συνολικό σφάλμα των μοντέλων πρόβλεψης σε κάποιο σύνολο δεδομένων. Ένα επιπρόσθετο μέτρο αξιολόγησης αποτελεί ο χρόνος εκτέλεσης της πρόβλεψης (runtime of the predictor), η οποία είναι ιδιαίτερα σημαντική σε περιπτώσεις όπου υπάρχει μεγάλος όγκος δεδομένων. II. Αλγόριθμοι & Τεχνικές Οι μεθοδολογίες, οι οποίες μελετήθηκαν, έχουν πολλά κοινά σημεία αλλά κάθε μία έχει κάτι το διαφορετικό να προσφέρει στην καλύτερη κατανόηση και προσέγγιση του θέματος. Η πρώτη προσέγγιση [1] ασχολείται με την βελτίωση της κριτικής σε εστιατόρια με βάση την κριτική των πελατών. Συγκεκριμένα, προτάθηκαν μέθοδοι χαρακτηρισμού ενός εστιατορίου ως καλού/κακού σχετικά με το φαγητό, το περιβάλλον, τις τιμές και της εξυπηρέτησης ξεχωριστά. Με αυτό τον τρόπο επιδιώκεται η βελτίωση της ακρίβειας στην πρόταση του καλύτερου εστιατορίου ανάλογα με τις προτιμήσεις του πελάτη. Το σύνολο δεδομένων, στο οποίο έγιναν τα πειράματα, προέρχεται από κριτικές εστιατορίων. Οι κριτικές αυτές προέρχονται από κριτικούς εστιατορίων και από πελάτες. Ένα μικρό ελάττωμα του συνόλου δεδομένων είναι πώς είναι αραιό, καθώς τα εστιατόρια έχουν λίγες κριτικές το καθένα και κάθε πελάτης/κριτικός έχει αξιολογήσει λίγα εστιατόρια. Η μεθοδολογία που ακολουθήθηκε ήταν: a) Ανάλυση των δεδομένων για την ανάδειξη κατηγοριών( Food, Service, Price, Ambience, Anecdotes και Miscellaneous) σχετικές με εστιατόρια στις οποίες θα ανατεθούν προτάσεις από τις κριτικές. Ακόμη δημιουργήθηκαν και οι κατηγορίες συναισθήματος της κάθε πρότασης (Positive, Negative, Neutral και Conflict).

4 b) Χειροκίνητη επισήμανση προτάσεων ως προς τις παραπάνω κατηγορίες. c) Εκπαίδευση και εκτέλεση πειραμάτων σε SVM (Support Vector Machines) ταξινομητές στα εν λόγω δεδομένα ( ταξινομητής ανάλογα με την κατηγορία και ταξινομητής ανάλογα με τις κατηγορίες συναισθήματος ). Τα χαρακτηριστικά κάθε ταξινομητή ήταν οι «ρίζες» των λέξεων (stemmed words) d) Για την εκτίμηση των αποτελεσμάτων χρησιμοποιήθηκε 7-fold cross validation και οι μετρικές accuracy, precision και recall. Τα παραπάνω είχαν καλά αποτελέσματα συνεπώς η δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης με βάση το συναίσθημα είναι εφικτή και πιθανόν αποδοτική. Με σκοπό την εκμετάλλευση του εξαγόμενου συναισθήματος από τις κριτικές κατασκευάστηκε ένας τύπος για την μετατροπή της πληροφορίας αυτής σε βαθμολογία κριτικής, η οποία είναι εύκολα συγκρίσιμη με την βαθμολογία αστεριών. Ο τύπος αυτός είναι ο εξής : TextRating = [ P 4] + 1, (1) P+N όπου P ο αριθμός προτάσεων με θετικό συναίσθημα στην κριτική και N είναι ο αριθμός των προτάσεων με αρνητικό συναίσθημα, αντίστοιχα. Η βαθμολόγηση αυτή συγκεντρώνει το συνολικό συναίσθημα των προτάσεων και της όλης κριτικής. Με βάση αυτή την μετρική, δοκιμάστηκαν 3 μέθοδοι πρόβλεψης τις αξιολόγησης σε αστέρια. Η πρώτη μέθοδος, υπολογίζει την βαθμολογία ενός εστιατορίου ως τον μέσο όρο όλων των άλλων κριτικών για το εν λόγω εστιατόριο. Η επόμενη μέθοδος, χρησιμοποιεί κάποια μεταδεδομένα για τον υπολογισμό αυτό. Συγκεκριμένα, η βαθμολογία ενός εστιατορίου υπολογίζεται ως ο μέσος όρος όλων των εστιατορίων με την ίδια τιμή στο πεδίο Cuisine. Στην τρίτη μέθοδο, υπολογίζεται και πάλι ο μέσος όρος των βαθμολογιών ανάλογα με την επιλεγμένη κατηγορία (Food, Price, κτλ.). Κατόπιν, γίνονται πειράματα και σε μοντέλα παρεμβολής και συγκεκριμένα με την συνάρτηση mvregress του Matlab. Τα δεδομένα εισόδου είναι (category, sentiment) και ως εξαρτημένη μεταβλητή έχουμε την βαθμολογία αστεριών. Χρησιμοποιώντας τα βάρη που εξάγει η συνάρτηση υπολογίζουμε τις βαθμολογίες αστεριών αλλά μπορεί να βρεθούν εκτός ορίων. Μια άλλη τακτική που μελετήσαμε αφορούσε την εξαγωγή συναισθήματος σε δεδομένα με χρονικό χαρακτηρισμό και η πρόβλεψη με βάσει αυτών αποτελεσμάτων εκλογών ή της εκτίμησης του συναισθήματος των πολιτών σχετικά με το επίπεδο ζωής ή την εύρεση εργασίας [2]. Τα δεδομένα της συγκεκριμένης έρευνας προήλθαν από το Twitter μέσω της χρήσης του Twitter API και συλλέχθηκαν δεδομένα σε ημερήσια βάση για 3 χρόνια. Τα βήματα για την ανάλυση των κειμένων τα οποία απαρτίζουν το σύνολο δεδομένων μας είναι : 1. Ανάκτηση των μηνυμάτων τα οποία είναι συναφή με το θέμα της έρευνας. 2. Εκτίμηση της γνώμης του κοινού, δηλαδή ο καθορισμός αν τα μηνύματα εκφράζουν θετικές ή αρνητικές απόψεις σχετικά με το θέμα.

5 Κατά την εκτίμηση της γνώμης του κοινού, έγινε συλλογή κειμένων σε ημερήσια βάση και η βαθμολογία καθενός εξαρτήθηκε από τις λέξεις που περιέχει και το συναίσθημα αυτών,θετικό ή αρνητικό, Η βαθμολόγηση αυτή γίνεται με βάση κάποιο λεξικό με βαθμονομημένες λέξεις ανάλογα με το συναίσθημα που εκφράζουν. Υπάρχουν πολλά λεξικά τέτοιου είδους όπως το SentiWord και το OpinionFinder. Κάθε μήνυμα επισημαίνεται ως θετικό ή αρνητικό ένα περιέχει κάποια θετική λέξη και αρνητικό αν περιέχει κάποιο αρνητική. Συνεπώς, υπάρχουν μηνύματα τα οποία είναι και θετικά και αρνητικά ταυτόχρονα. Η βαθμολογία συναισθήματος της κάθε μέρας δίνεται από τον τύπο: x t = t(#θετικών λέξεων ανα θέμα) t(#αρνητικών λέξεων ανα θέμα) Ο τύπος αυτός εκφράζει αναλογία θετικών μηνυμάτων σε αντίθεση με τα αρνητικά σχετικά με κάποιο θέμα σε μια δεδομένη ημέρα. Η τεχνική αυτή παρατηρήθηκε πως παράγει ασταθή αποτελέσματα και για να εξαχθεί μια πιο ομαλή τάση χρησιμοποιήθηκε μια μέθοδος εξομάλυνσης, η οποία λαμβάνει υπόψιν της και τις k προηγούμενες ημέρες. Ο τύπος της μεθόδου είναι: MA t = 1 k (x t k+1 + x t k x t ) Με βάση τον παραπάνω τύπο μπορούμε να προβλέψουμε την βαθμολογία συναισθήματος μιας μέρας με βάση τις προηγούμενες k μέρες. Μια επόμενη προσέγγιση βασίστηκε στον αλγόριθμο μάθησης Perceptron. Στη μηχανική μάθηση, ο αλγόριθμος μάθησης perceptron χρησιμοποιείται για την εποπτευόμενη μάθηση (supervised learning) των δυαδικών κατηγοριοποιητών (binary classifiers), συναρτήσεων δηλαδή που μπορούν να αποφασίζουν αν μία είσοδος (διάνυσμα ή αριθμός) ανήκουν στην μία ή στην άλλη κατηγορία. Με άλλα λόγια, αποτελεί ένα είδος γραμμικού ταξινομητή, δηλαδή αλγόριθμος ταξινόμησης που κάνει προβλέψεις οι οποίες βασίζονται σε μια συνάρτηση γραμμικής πρόβλεψης, συνδυάζοντας ένα σύνολο βαρών με τα χαρακτηριστικά του διανύσματος. Στην περίπτωση εξόρυξης δεδομένων που έχουν να κάνουν με τα συναισθήματα, χρησιμοποιείται ο αλγόριθμος μάθησης perceptron για να προβλεφθεί το συναίσθημα του χρήστη που γράφει την κριτική. Κάθε κριτική δεν θεωρείται ένα κείμενο συνολικό αλλά ένα σύνολο από προτάσεις κάθε μία από τις οποίες έχει το δικό της συναισθηματικό επίπεδο. Με αυτή την προσέγγιση, μετατίθεται το πρόβλημα στην συναισθηματική ανάλυση σε μία πρόταση αντί για ολόκληρο το κείμενο. Η υπόθεση ορίζεται από την παρακάτω εξίσωση: και η g είναι η οριακή συνάρτηση: h θ (x)= g(θ Τ x)

6 1, x 0 g(z)= 0, x<0 Κάθε πρόταση προβλέπεται να είναι θετική αν η υπόθεση ισούται με 1 ή αρνητική αν η υπόθεση προκύψει ίση με 0. Έπειτα υπολογίζεται η βαθμολογία από τη συνολική κριτική, η οποία βασίζεται στον αριθμό των «θετικών» και «αρνητικών» προτάσεων του κειμένου και υπολογίζεται από τον τύπο (1). Ακόμη, δοκιμάστηκε και ο αλγόριθμος Naïve Bayes με την δημιουργία του λεξιλογίου με κατακερματισμό του συνόλου των δεδομένων με αφαίρεση άρθρων και συνδετικών λέξεων και αναγωγή όλων των λέξεων στις ρίζες τους. Χρησιμοποιείται επίσης εξομάλυνση Laplace για την αποφυγή υπερμοντελοποίησης στα δεδομένα εκπαίδευσης. Η αναπαράσταση κάθε κριτικής είναι ένα διάνυσμα με χαρακτηριστικά τις λέξεις του λεξιλογίου και τιμές αν υπάρχει ή όχι η κάθε λέξη στην εν λόγω κριτική. Η μετατροπή αυτή ονομάζεται Binarized Bayes. Ταξινόμηση κειμένου Καθώς οι κριτικές των χρηστών είναι σε ελεύθερο κείμενο, θα πρέπει να χρησιμοποιήσουμε πηγές που πηγάζουν από τον κλάδο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Πολυάριθμες πηγές στο διαδίκτυο (άρθρα, έρευνες κ.α) αναφέρουν συγκεκριμένα βήματα για το πως πρέπει να γίνει η επεξεργασία αυτή. Έτσι προκύπτει άρρητη ανάγκη να μελετηθούν συγκεκριμένες τεχνικές για την ανάλυση κριτικών των χρηστών. Μία τέτοια τεχνική είναι η ταξινόμηση κειμένου. Με τον όρο ταξινόμηση κειμένου αναφερόμαστε στην προσπάθεια που γίνεται από ειδικούς κάποιου τομέα αλλά και από αυτοματοποιημένα συστήματα να κατατάξουν τα κείμενα με βάση το περιεχόμενό τους. Συνήθως αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται σε ολόκληρα έγγραφα όπου μέσω ενός μοντέλου πρόβλεψης δίνονται κάποιες ετικέτες αυτά ή σε επίπεδο πρότασης. Πολύ συχνά σε επίπεδο πρότασης συναντάμε την ταξινόμηση ερώτησης (question classification) όπου σχετίζεται άμεσα με την ταξινόμηση κειμένου πρότασης. Εφόσον οι κριτικές αποτελούν προτάσεις, η ανάλυσή μας θα συνεχιστεί με την παρουσίαση τεχνικών που έχουν χρησιμοποιηθεί περισσότερο στην ταξινόμηση ερωτήσεων. Οι Abraham Ittycheriach et αl [7] ταξινομούν τις ερωτήσεις με βάση τις κατηγορίες MUC (Chinchor 1997) καθώς καιδύο που εφάρμοσαν οι ίδιοι. Η κατηγορία PHRASE απαιτεί η ερώτηση να έχει μία φράση με βάση κάποιο ουσιαστικό καιη κατηγορία REASON συλλαμβάνει όλες τις ερωτήσεις που αναντούν στο γιατί. Στο δικό τους σύστημα συμπαίραναν ότι η εύρεση καλύτερης ταξινόμησης των ερωτήσεων δεν θα είχε κάποια βελτίωση στα τελικά αποτελέσματα.

7 Οι David Buscaldi et al [8] στο δικό τους σύστημα ερωταπαντήσεων, για να ταξινομήσουν τις ερωτήσεις δημιούργησαν ένα σύνολο κανόνων που ταύτιζαν την ερώτηση με ιεραρχική δομή και χρησιμοποιούσαν κανονικές εκφράσεις για να αποδείξουν αν η ερώτηση ικανοποιεί μία συγκεκριμένη δομή ή όχι. Έχοντας ορίσει κάποιες κατηγορίες γενικές όπως QUANTITY, OTHER κ.α καθώς και υποκατηγορίες αυτών κατάφεραν σε ισπανικό σύνολο κειμένων του CLEF να επιτύχουν ποσοστό 92,25%. Ένα σχετικά παλιό σύστημα με όνομα FASTUS [9] πήρε μέρος σε διαγωνισμό συστημάτων που κατανοούν κείμενα και αξιολογήθηκε από την MUC-4 αξιολόγηση. Η μέθοδος που ακολουθήθηκε ήταν να βαθμολογηθεί η ικανότητα ενός συστήματος να δομήσει τις περιλήψεις κειμένων που σχετίζονταν με την τρομοκρατία. Για τον λόγο αυτό χρησιμοποίησαν πεπερασμένα αυτόματα ώστε να αναγνωρίζουν συγκεκριμένα

8 μοτίβα στις προτάσεις των περιλήψεων. Συνοψίζοντας, όλες οι τεχνικές που αναφέρθηκαν παραπάνω χρησιμοποιούν στα συστήματά τους την ταξινόμηση ερωτήσεων. Με αυτόν τον τρόπο είναι εφικτή η οργάνωση και δόμηση της ερώτησης σε μορφή ημιδομημένη, η οποία είναι πιο κοντά στο χώρο της πληροφορικής. Ανάκτηση πληροφορίας Όπως προαναφέρθηκε οι κριτικές αποτελούν γνώμες ανθρώπων και είναι εκφρασμένες σε ελεύθερο κείμενο. Για να χειριστούμε τέτοιου είδους κείμενα ώστε να εξάγουμε σημαντική πληροφορία δεν μπορούμε να αρκεστούμε μόνο στο περιεχόμενό τους. Θα πρέπει να υπάρχει κάποια μέθοδος ανάκτησης πληροφορίας που θα εμπλουτίζει αυτές τις απλές κριτικές σε πλούσια κείμενα. Για παράδειγμα δεν μπορούμε να ισχυριστούμε ότι μία κριτική είναι θετική χωρίς να υπάρχει γνώση για το ποιες έννοιες είναι αυτές που έχουν θετική χροιά και ποιες όχι. Επίσης θα ήταν σημαντικό να ταυτοποιήσουμε δύο κριτικές που μοιάζουν αρκετά. Ποιες όμως είναι αυτές οι κριτικές; Στο ερώτημα αυτό απαντάει η ανάκτηση πληροφορίας καθώς αναζητάει κείμενα σχετικά με κάποιο ερώτημα. Μετατροπή ερώτησης-πρότασης σε ερώτημα Έχουν προταθεί αρκετές τεχνικές για το πως μπορεί να γίνει μετατροπή πρότασης σε ερώτημα ώστε να αναζητηθεί αυτό σε μία τοπική η απομακρυσμένη βάση δεδομένων. Κάποιες από αυτές είναι οι ακόλουθες. Οι Susn Dumais et al [10] για να προσεγγίσουν το θέμα της μετατροπής της ερώτησης σε ερώτημα δοσμένης μιας ερώτησης, το σύστημά τους παρήγαγε έναν αριθμό από συμβολοσειρές που είναι υπο-συμβολοσειρές της ερώτησης. Για παράδειγμα Where is the Louvre Museum located? The Louvre Museum + is located The Louvre Museum + is + in Με αυτόν τον τρόπο ρωτάει το σύστημα μία μηχανή αναζήτησης και επιστρέφονται σχετικές παράγραφοι. Οι Vankata Siva Rama Sastry k et al [11] μετέτρεψαν ερωτήσεις με συγκεκριμένη δομή, π.χ what VBP NP VP what VP NP VP

9 σε ερωτήματα στην προσπάθειά τους να χειριστούν ερώτησεις στην αγγλική γλώσσα. Οι Dirk Weissenborn et. Al [12] αλλά και οι Yannis Papanikolaou et al [13] χρησιμοποίησαν συγκεκριμένες εκφράσεις ( LAT και FOCUS) ώστε να μετατρέψουν τις ερωτήσεις σε ερωτήματα. Τέλος, είναι σημαντικό να κατανοηθεί ότι οι κριτικές που έχουμε στη διάθεσή μας από χρήστες θα πρέπει να μετατραπούν σε ερωτήματα ώστε να ανακτηθούν σχετικές κριτικές και πληροφορίες γι' αυτές. Αξιολόγηση επιστρεφόμενης πληροφορίας Λογικό επακόλουθο μετά την ανάκτηση όγκου πληροφορίας, είναι η αξιολόγηση για το ποια πληροφορία είναι πιο σχετική με τη δική μας κριτική-πρόταση-ερώτηση. Για την αξιολόγηση αυτή έχουν προταθεί μετρικές που βαθμολογούν την ανακτόμενη πληροφορία. Οι Susan Dumais et al [10] έπειτα από μελέτες παρατήρησαν ότι οι 100 πιο σχετικές παράγραφοι σχετίζονται περισσότερο με τις ερωτήσεις που έδιναν στο σύστημά τους. Για να αξιολογήσουν τις παραγράφους, το σύστημά τους μετέτρεπε την ερώτηση και τις παραγράφους σε n-grams και εφάρμοζαν κάποια μετρική ταύτισης των δύο ακολουθιών n-grams. Οι Dirk Weissenborn et al [12] χρησιμοποίησαν την μηχανή αναζήτησης GoPubMed και αξιολόγησαν τα ανακτούμενα αποτελέσματα με βάση την βαθμολόγηση που έκανα η μηχανή αναζήτησης. Τέλος, συστήματα που δρουν σε κλειστές περιοχές (close domain) εκμεταλλεύονται πληροφορία που βρίσκεται συσσωρευμένη σε οντολογίες [14]. Έτσι είναι σε θέση να συγκρίνουν δύο κείμενα μεταξύ τους με την ταυτοποίηση των όρων τους. Μία μετρική που χρησιμοποιείται είναι η εξής: ts(c1, c2) = 2*common(C1,C2) / (depth(c1) + depth(c2)) όπου η common(c1,c2) δηλώνει τον αριθμό των κοινών μονοπατιών μεταξύ των όρων C1,C2 και depth(ci) το βάθος από την ρίζα της οντολογίας μέχρι τον όρο Ci. Καταλήγοντας πρέπει να τονιστεί ότι η ύπαρξη ενός καλού μηχανισμού αξιολόγησης των επιστρεφόμενων αποτελεσμάτων έχει σημαντική επίδραση στο τελικό παραγόμενο σύστημα. III. Πειραματικά Αποτελέσματα Με βάση τα άρθρα που μελετήσαμε, συγκεντρώσαμε κάποια ενδεικτικά αποτελέσματά για τα τρία μοντέλα που εξετάσαμε: το μοντέλο της εξαγωγής λέξεωνκλειδιών, το μοντέλο της πρόβλεψης της βαθμολογίας και το μοντέλο της ανάλυσης του κειμένου Όσον αναφορά το μοντέλο εξαγωγής λέξεων κλειδιών, προκύπτει από έρευνες [4] ότι η μέθοδος ExpandRank δίνει καλύτερα αποτελέσματα συγκριτικά με την TF-IDF και οι φράσεις κλειδιά είναι πιο σχετικές στην πρώτη περίπτωση. Παρακάτω δίνεται ένα διάγραμμα που αποτυπώνει παραστατικά τα αποτελέσματα που προέκυψαν από την εφαρμογή των δύο μεθόδων στα δεδομένα μίας επιχείρησης.

10 Στα προβλήματα της πρόβλεψης της βαθμολογίας από την κριτική του χρήστη της βαθμολογίας, στο άρθρο [3] συγκρίνονται τα αποτελέσματα των αλγορίθμων που χρησιμοποιήθηκαν. Μια σύγκριση της ακρίβειας και της ανάκλησης για το ίδιο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, χρησιμοποιώντας διαφορετικούς αλγόριθμους μάθησης φαίνεται στο παρακάτω σχήμα. Οι αλγόριθμοι Multi-class SVM και Nearest Neighbor έχουν και οι δύο χαμηλή ακρίβεια και ανάκληση. Ο Perceptron έχει την υψηλότερη ακρίβεια και ανάκληση για τις βαθμολογίες του 1 ου και 5 ου αστεριού, αλλά οι προβλέψεις δεν είναι ικανοποιητικές για τις βαθμολογίες του 2 ου, 3 ου και 4 ου αστεριού. Ο αλγόριθμος που έχει την καλύτερη συνολική απόδοση είναι ο Binarized Naive Bayes, αλλά η περαιτέρω ανάλυση των σφαλμάτων εκτελώντας τον αλγόριθμο σε διαφορετικά δείγματα δείχνει ότι διαθέτει το πρόβλημα της υψηλής διακύμανσης. Τέλος, στην περίπτωση της ανάλυσης κειμένου από την εφαρμογή της εκπαίδευσης και εκτέλεσης πειραμάτων σε SVM (Support Vector Machines) ταξινομητές [1] παρατηρείται ότι η ακρίβεια και η ανάκληση για τις κριτικές που είχαν θετική χροιά ήταν σχετικά υψηλές, ενώ ήταν χαμηλότερες σε ουδέτερες, αντιφατικές και ανάμικτες κριτικές. Αυτό το χαμηλό ποσοστό ενδεχομένως να προέρχεται από τη διφορούμενη

11 φύση των κατηγοριών αυτών ή από το μικρό ποσό των δεδομένων γι αυτές τις κατηγορίες. IV. Συμπεράσματα Επεκτάσεις Με βάση την παραπάνω έρευνά μας καταλήξαμε σε κάποια συμπεράσματα για τις τεχνικές που χρησιμοποιήθηκαν και αναπτύχθηκαν στα εν λόγω άρθρα. Εν πρώτης, μπορούμε να πούμε με ασφάλεια πως η αφαίρεση άρθρων και λέξεων, οι οποίες δεν έχουν συνεισφορά στο συναίσθημα του κειμένου μπορούν να παραλειφθούν. Κατόπιν, μπορούμε να ανάγουμε τις λέξεις στις αντίστοιχες ρίζες τους (μέσω stemming τεχνικών) μειώνοντας έτσι την πολυπλοκότητα του προβλήματος και δίνοντας βάρος στο νόημα των λέξεων και όχι στο πλήθος τους. Βασιζόμενοι στις 2 αυτές τροποποιήσεις του αρχικού συνόλου δεδομένων παρατηρούμε σημαντική αύξηση στην ακρίβεια και στην ανάκληση των δεδομένων. Ακόμη, σημαντική είναι η επιλογή του κατάλληλου λεξικού για την βαθμολόγηση των λέξεων με βάση το συναίσθημα που εκφράζουν. Υπάρχει πληθώρα από επιλογές λεξικών για τέτοιου είδους εφαρμογές αλλά οι καλύτερες πρακτικές είναι: επιλογή λεξικού με βάση την κατηγορία της εφαρμογής (κριτική εστιατορίων, διάθεση ψήφου κτλ.) ή κατασκευή ενός λεξικού από το σύνολο εκπαίδευσης που διατίθεται με σκοπό την καλύτερη απόδοση των μοντέλων πρόβλεψης Καμία από τις παραπάνω λύσεις δεν αποτελεί πανάκεια αλλά είναι οι τεχνικές που φαίνεται να αποδίδουν καλύτερα. Η πρώτη έχει τα πλεονεκτήματα της μη αναγκαίας σάρωσης του συνόλου εκπαίδευσης και της σύστασης από επίθετα με «συναισθηματική» βαθμονόμηση. Το μειονέκτημα είναι η πιθανότητα να συμπεριληφθούν άσχετα με το αντικείμενο χαρακτηριστικά. Αυτό το μειονέκτημα προσπαθεί να καταπολεμήσει η δεύτερη λύση αλλά με αυτή την τεχνική συμπεριλαμβάνονται λέξεις με ορθογραφικά λάθη ως σωστές και επηρεάζουν την απόδοση του μοντέλου. Μια πρόταση είναι η εύρεση/κατασκευή ενός λεξικού από δεδομένα κοινωνικών δικτύων για την συμπερίληψη νέων αρκτικόλεξων και emoticons στον υπολογισμό συναισθήματος. Από την πλευρά των μοντέλων πρόβλεψης καλύτερο φαίνεται να είναι τα Bayesian συστήματα με κάποιες βελτιώσεις (πχ χαρακτηριστικά με δυαδικές τιμές για ύπαρξη/απώλεια εμφάνισης μιας λέξης στην εν λόγω κριτική).αλλά και τα υπόλοιπα μοντέλα λειτουργούν καλά. Αλλά μια πιθανή βελτίωση είναι η συνεχής ενημέρωση του μοντέλου πρόβλεψης με κάποιο αλγόριθμο ενεργής μάθησης (Active Learning). Η δυσκολία όμως σε αυτές τις υλοποιήσεις έγκεινται στο γεγονός πως δεν είναι εύκολο να διαχωριστούν οι κριτικές 4 αστεριών και από αυτές των 5 αστεριών καθώς είναι πολύ κοντά σημασιολογικά. Συνεπώς, ορθό θα ήταν η δημιουργία 2 κλάσεων συναισθήματος, καλής και κακής κριτικής. Στην περίπτωση χρονικών δεδομένων και πρόβλεψης μέσω ανάλυσης συναισθήματος φαίνεται να μην υπάρχει η δυνατότητα αυτόνομης λειτουργίας κάποιου συστήματος βασιζόμενου εξ ολοκλήρου σε αυτή την τεχνική. Η πιο

12 αποδοτική λύση είναι ο συνδυασμός των παραδοσιακών δημοσκοπήσεων με αυτές τις τεχνικές για την αξιοποίηση των δεδομένων από τα κοινωνικά δίκτυα. V. ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ Η υλοποίησή μας θα είναι ένα υβριδικό σύστημα το οποίο θα προβλέπει μέσω ενός μοντέλου πρόβλεψης την βαθμολόγηση μίας κριτικής και έπειτα θα υπάρχει ενίσχυση αυτού του μοντέλου με τεχνικές ανάλυσης κειμένου που αναφέρθηκαν παραπάνω. Με αυτόν τον τρόπο εκμεταλλευόμαστε την ισχυρή θέση της στατιστικής καθώς επίσης τις διάφορες τεχνικές που έχουν ανακαλύψει για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. VI. ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ [1] Ganu, G.; Elhadad, N. & Marian, A. (2009), Beyond the Stars: Improving Rating Predictions using Review Text Content., in 'WebDB' [2] O Connor B., R. Balasubramanyan, B. R. Routledge, and N. A. Smith, From Tweets to Polls: Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series, In Proceedings of International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 10), [3] Yun Xu, Xinhui Wu, Qinxia Wang, Sentiment Analysis of Yelp's Ratings Based on Text Reviews, 2014 [4] Bechon P.; Grimaldi L. and Merouchi Y., Improving on Yelp Reviews Using NLP and Bayesian Scoring. Report on a project done within Andrew Ng's CS229 Machine Learning class at Stanford [5] J. Jong, "Predicting Rating with Sentiment Analysis," pp. 1-5, [Online]. Available: [6] Basiri, Mohammad Ehsan, Nasser Ghasem-Aghaee, and Ahmad Reza Naghsh-Nilchi. "Exploiting reviewers comment histories for sentiment analysis." Journal of Information Science 40.3 (2014): [7] Abraham Ittycheriach, Martin Franz, Wei-Jing Zhu, Adwait Ratnaparkhi: IBM's Statistical Qustion Answering System (TREC 2000) [8] Davide Buscaldi, Paolo Rosso, Jose Manuel Gomez-Soriano, Emillio Sanchis: Answering question with an n-gram based passage retrieval engine (2009) [9] Douglas E. Appelt, Jerry R. Hobbs, John Bear, David Israel and Mabry Tyson: A Finite-state Processor for Information Extraction from Real-world Text (1993) [10] Susan Dumais, Michele Banko, Eric Brill, Jimmy Lin, Andew Ng: Web Question Answering: is More Always Better? (2002) [11] Vankata Siva Rama Sastry K, Salil Badodekar, and Pushpak Bhattacharyya: Question-to-Query Conversion in the Context of a Meaning-based, Multilingual Searh Engine [12] Dirk Weissenborn, George Tsatsaronis, and Michael Schroeder: Answering Factoid Questions in the Biomedical Domain [13] Yannis Papanikolaou, Dimitris Dimitriadis, Grigoris Tsoumakas, Manos Laliotis, Nikos Markantonatos, and Ioannis Vlahavas: Ensembe Approaches for Large-Scale Multi-Label Classification and Question Answering in Biomedicine (2014) [14] Irena Spasic, Sophia Ananiadou, Jogn McNaught and Anand Kumar: Text mining and ontologies in biomedicine: Making sense of raw text (2005)

Εξόρυξη γνώμης πολιτών από ελεύθερο κείμενο

Εξόρυξη γνώμης πολιτών από ελεύθερο κείμενο Δίκαρος Νίκος Δ/νση Μηχανογράνωσης κ Η.Ε.Σ. Υπουργείο Εσωτερικών. Τελική εργασία Κ Εκπαιδευτικής Σειράς Ε.Σ.Δ.Δ. Επιβλέπων: Ηρακλής Βαρλάμης Εξόρυξη γνώμης πολιτών από ελεύθερο κείμενο Κεντρική ιδέα Προβληματισμοί

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ. Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΕΧΡΩΜΩΝ ΕΓΓΡΑΦΩΝ

ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ. Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΕΧΡΩΜΩΝ ΕΓΓΡΑΦΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ (Τ.Ε.Ι.) ΣΕΡΡΩΝ Τμήμα ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18 18 Μηχανική Μάθηση Ένα φυσικό ή τεχνητό σύστηµα επεξεργασίας πληροφορίας συµπεριλαµβανοµένων εκείνων µε δυνατότητες αντίληψης, µάθησης, συλλογισµού, λήψης απόφασης, επικοινωνίας και δράσης

Διαβάστε περισσότερα

Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ

Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΤΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Μ ΑΪΟΥ 2002 2004 Δ ΕΥΤΕΡΟ ΜΕΡΟΣ Π ΕΡΙΛΗΨΗ: Η μελέτη αυτή έχει σκοπό να παρουσιάσει και να ερμηνεύσει τα ευρήματα που προέκυψαν από τη στατιστική

Διαβάστε περισσότερα

Διαχείριση Ψηφιακού Περιεχομένου στο Επιχειρησιακό Περιβάλλον

Διαχείριση Ψηφιακού Περιεχομένου στο Επιχειρησιακό Περιβάλλον Διαχείριση Ψηφιακού Περιεχομένου στο Επιχειρησιακό Περιβάλλον Κωνσταντίνος Σπυρόπουλος Διευθυντής Ινστιτούτου Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών ΕΚΕΦΕ Δημόκριτος Βελτίωση της Αποτελεσματικότητας Επιχειρήσεων/Οργανισμών,

Διαβάστε περισσότερα

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ Βασίλης Δ. Ανδριτσάνος Δρ. Αγρονόμος - Τοπογράφος Μηχανικός ΑΠΘ Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Αθήνας 3ο εξάμηνο http://eclass.teiath.gr Παρουσιάσεις,

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόμενα Εισαγωγή στο

Διαβάστε περισσότερα

Θεμελιώδεις αρχές επιστήμης και μέθοδοι έρευνας

Θεμελιώδεις αρχές επιστήμης και μέθοδοι έρευνας A. Montgomery Θεμελιώδεις αρχές επιστήμης και μέθοδοι έρευνας Καρολίνα Δουλουγέρη, ΜSc Υποψ. Διαδάκτωρ Σήμερα Αναζήτηση βιβλιογραφίας Επιλογή μεθοδολογίας Ερευνητικός σχεδιασμός Εγκυρότητα και αξιοπιστία

Διαβάστε περισσότερα

«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα

«Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα «Τεχνογλωσσία VIII» Εξαγωγή πληροφοριών από κείμενα Σεμινάριο 8: Χρήση Μηχανικής Μάθησης στην Εξαγωγή Πληροφορίας Ευάγγελος Καρκαλέτσης, Γεώργιος Πετάσης Εργαστήριο Τεχνολογίας Γνώσεων & Λογισμικού, Ινστιτούτο

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης 1. Ο κλάδος της περιγραφικής Στατιστικής: α. Ασχολείται με την επεξεργασία των δεδομένων και την ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

Κατασκευή Μαθησιακών Στόχων και Κριτηρίων Επιτυχίας: Αξιολόγηση για Μάθηση στην Πράξη

Κατασκευή Μαθησιακών Στόχων και Κριτηρίων Επιτυχίας: Αξιολόγηση για Μάθηση στην Πράξη Κατασκευή Μαθησιακών Στόχων και Κριτηρίων Επιτυχίας: Αξιολόγηση για Μάθηση στην Πράξη Μαργαρίτα Χριστοφορίδου 25 Απριλίου 2015 ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΗΜΕΡΙΔΑ «ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΤΟΥ ΜΑΘΗΤΗ- ΣΥΓΧΡΟΝΕΣ ΤΑΣΕΙΣ-ΠΡΑΚΤΙΚΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ»

Διαβάστε περισσότερα

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή στην γλωσσική τεχνολογία. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή στην γλωσσική τεχνολογία. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή στην γλωσσική τεχνολογία Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Τι είναι η γλωσσική τεχνολογία;

Διαβάστε περισσότερα

1ο ΣΤΑΔΙΟ ΓΕΝΕΣΗ ΜΕΤΑΚΙΝΗΣΕΩΝ

1ο ΣΤΑΔΙΟ ΓΕΝΕΣΗ ΜΕΤΑΚΙΝΗΣΕΩΝ ΠΡΟΒΛΗΜΑ 1ο ΣΤΑΔΙΟ ΓΕΝΕΣΗ ΜΕΤΑΚΙΝΗΣΕΩΝ πόσες μετακινήσεις δημιουργούνται σε και για κάθε κυκλοφοριακή ζώνη; ΟΡΙΣΜΟΙ μετακίνηση μετακίνηση με βάση την κατοικία μετακίνηση με βάση άλλη πέρα της κατοικίας

Διαβάστε περισσότερα

Πιο συγκεκριμένα, η χρήση του MATLAB προσφέρει τα ακόλουθα πλεονεκτήματα.

Πιο συγκεκριμένα, η χρήση του MATLAB προσφέρει τα ακόλουθα πλεονεκτήματα. i Π Ρ Ο Λ Ο Γ Ο Σ Το βιβλίο αυτό αποτελεί μια εισαγωγή στα βασικά προβλήματα των αριθμητικών μεθόδων της υπολογιστικής γραμμικής άλγεβρας (computational linear algebra) και της αριθμητικής ανάλυσης (numerical

Διαβάστε περισσότερα

Εξαγωγή ζευγών ερώτησης απάντησης από forum και αυτόματη απάντηση νέων ερωτήσεων

Εξαγωγή ζευγών ερώτησης απάντησης από forum και αυτόματη απάντηση νέων ερωτήσεων Εξαγωγή ζευγών ερώτησης απάντησης από forum και αυτόματη απάντηση νέων ερωτήσεων Μιχαήλ Ν. Ζερβός std04079@di.uoa.gr Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών, Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών

Διαβάστε περισσότερα

Η ΜΕΘΟΔΟΣ PCA (Principle Component Analysis)

Η ΜΕΘΟΔΟΣ PCA (Principle Component Analysis) Η ΜΕΘΟΔΟΣ PCA (Principle Component Analysis) Η μέθοδος PCA (Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών), αποτελεί μία γραμμική μέθοδο συμπίεσης Δεδομένων η οποία συνίσταται από τον επαναπροσδιορισμό των συντεταγμένων ενός

Διαβάστε περισσότερα

Λήψη αποφάσεων κατά Bayes

Λήψη αποφάσεων κατά Bayes Λήψη αποφάσεων κατά Bayes Σημειώσεις μαθήματος Thomas Bayes (1701 1761) Στυλιανός Χατζηδάκης ECE 662 Άνοιξη 2014 1. Εισαγωγή Οι σημειώσεις αυτές βασίζονται στο μάθημα ECE662 του Πανεπιστημίου Purdue και

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ Δ.Π.Μ.Σ: «Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες» 2008

Διαβάστε περισσότερα

«Μηχανή Αναζήτησης Αρχείων» Ημερομηνία Παράδοσης: 30/04/2015, 09:00 π.μ.

«Μηχανή Αναζήτησης Αρχείων» Ημερομηνία Παράδοσης: 30/04/2015, 09:00 π.μ. ΕΡΓΑΣΙΑ 4 «Μηχανή Αναζήτησης Αρχείων» Ημερομηνία Παράδοσης: 30/04/2015, 09:00 π.μ. Στόχος Στόχος της Εργασίας 4 είναι να η εξοικείωση με την αντικειμενοστρέφεια (object oriented programming). Πιο συγκεκριμένα,

Διαβάστε περισσότερα

Αναδρομή. Τι γνωρίζετε για τη δυνατότητα «κλήσης» αλγορίθμων; Τι νόημα έχει;

Αναδρομή. Τι γνωρίζετε για τη δυνατότητα «κλήσης» αλγορίθμων; Τι νόημα έχει; ΜΑΘΗΜΑ 7 Κλήση αλγορίθμου από αλγόριθμο Αναδρομή Σ χ ο λ ι κ ο Β ι β λ ι ο ΥΠΟΚΕΦΑΛΑΙΟ 2.2.7: ΕΝΤΟΛΕΣ ΚΑΙ ΔΟΜΕΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥ ΠΑΡΑΓΡΑΦΟI 2.2.7.5: Κλήση αλγορίθμου από αλγόριθμο 2.2.7.6: Αναδρομή εισαγωγη

Διαβάστε περισσότερα

Η αβεβαιότητα στη μέτρηση.

Η αβεβαιότητα στη μέτρηση. Η αβεβαιότητα στη μέτρηση. 1. Εισαγωγή. Κάθε μέτρηση, όσο προσεκτικά και αν έχει γίνει, περικλείει κάποια αβεβαιότητα. Η ανάλυση των σφαλμάτων είναι η μελέτη και ο υπολογισμός αυτής της αβεβαιότητας στη

Διαβάστε περισσότερα

Αριθμητική εύρεση ριζών μη γραμμικών εξισώσεων

Αριθμητική εύρεση ριζών μη γραμμικών εξισώσεων Αριθμητική εύρεση ριζών μη γραμμικών εξισώσεων Με τον όρο μη γραμμικές εξισώσεις εννοούμε εξισώσεις της μορφής: f( ) 0 που προέρχονται από συναρτήσεις f () που είναι μη γραμμικές ως προς. Περιέχουν δηλαδή

Διαβάστε περισσότερα

Φύση και Μαθηματικά. Η χρυσή τομή φ

Φύση και Μαθηματικά. Η χρυσή τομή φ Φύση και Μαθηματικά Η χρυσή τομή φ Ερευνητική Εργασία (Project) Α' Λυκείου 1ο ΓΕΛ Ξάνθης 2011 2012 Επιβλέποντες καθηγητές Επαμεινώνδας Διαμαντόπουλος Βασιλική Κώττη Φύση και Μαθηματικά 2 Τι είναι η χρυσή

Διαβάστε περισσότερα

ΤΙΤΛΟΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ: GoNToggle: ΕΞΥΠΝΗ ΜΗΧΑΝΗ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΟΝΤΟΛΟΓΙΩΝ ΠΕΡΙΟΧΗ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΣΥΓΓΡΑΦΕΑΣ:

ΤΙΤΛΟΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ: GoNToggle: ΕΞΥΠΝΗ ΜΗΧΑΝΗ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΟΝΤΟΛΟΓΙΩΝ ΠΕΡΙΟΧΗ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΣΥΓΓΡΑΦΕΑΣ: ΤΙΤΛΟΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ: GoNToggle: ΕΞΥΠΝΗ ΜΗΧΑΝΗ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΟΝΤΟΛΟΓΙΩΝ ΠΕΡΙΟΧΗ ΕΡΕΥΝΑΣ: Υπολογιστικά Συστήµατα & Τεχνολογίες Πληροφορικής ΣΥΓΓΡΑΦΕΑΣ: Γιώργος Γιαννόπουλος, διδακτορικός φοιτητής

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑ Α ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ

ΘΕΜΑ Α ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ ΘΕΜΑ Α ΑΝΑΚΕΦΑΛΑΙΩΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ Γ' ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΕΜΠΤΗ 26 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2012 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ (ΚΥΚΛΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη

Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη Επερωτήσεις κατάταξης Top-K queries Οι επερωτήσεις κατάταξης επιστρέφουν τις k απαντήσεις που ταιριάζουν καλύτερα με τις προτιμήσεις του χρήστη. Επερωτήσεις κατάταξης Top-K

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΜΑΡΙΑ Σ. ΖΙΩΓΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 1 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΜΑΡΙΑ Σ. ΖΙΩΓΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 1 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΜΑΡΙΑ Σ. ΖΙΩΓΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑ 1 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ 1.1 Να δοθεί ο ορισμός του προβλήματος καθώς και τρία παραδείγματα

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΞΕΤΑΣΗ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ «ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ» ΠΑ. 7 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ 2012

ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΞΕΤΑΣΗ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ «ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ» ΠΑ. 7 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ 2012 ΠΑ. 7 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ Δίνονται τα εξής πρότυπα: [ ] [ ] [ ] [ ] Άσκηση η (3 μονάδες) Χρησιμοποιώντας το κριτήριο της ομοιότητας να απορριφθεί ένα χαρακτηριστικό με βάση το συντελεστή συσχέτισης. (γράψτε ποιο

Διαβάστε περισσότερα

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 3 Επιλογή μοντέλου Επιλογή μοντέλου Θεωρία αποφάσεων Επιλογή μοντέλου δεδομένα επικύρωσης Η επιλογή του είδους του μοντέλου που θα χρησιμοποιηθεί σε ένα πρόβλημα (π.χ.

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1.1 Πίνακες, κατανομές, ιστογράμματα... 1 1.2 Πυκνότητα πιθανότητας, καμπύλη συχνοτήτων... 5 1.3

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ I ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ I ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ I ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Λέκτορας Ι. Γιαννατσής Καθηγητής Π. Φωτήλας ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ Οικονομική Επιστήμη: Η κοινωνική επιστήμη που ερευνά την οικονομική δραστηριότητα

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας

Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας 1 Εισαγωγή Το μεγαλύτερο μέρος των δεδομένων που καλούμαστε να επεξεργαστούμε είναι πολυδιάστατα.

Διαβάστε περισσότερα

Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ. Βασικές Έννοιες Προγραμματισμού. Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD

Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ. Βασικές Έννοιες Προγραμματισμού. Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ Βασικές Έννοιες Προγραμματισμού Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD Αριθμητικά συστήματα Υπάρχουν 10 τύποι ανθρώπων: Αυτοί

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 5 Συλλογή Δεδομένων & Δειγματοληψία

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 5 Συλλογή Δεδομένων & Δειγματοληψία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Μέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.

Μέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua. Μέρος Β /Στατιστική Μέρος Β Στατιστική Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.gr/gpapadopoulos) Από τις Πιθανότητες στη Στατιστική Στα προηγούμενα, στο

Διαβάστε περισσότερα

1 Αριθμητική κινητής υποδιαστολής και σφάλματα στρογγύλευσης

1 Αριθμητική κινητής υποδιαστολής και σφάλματα στρογγύλευσης 1 Αριθμητική κινητής υποδιαστολής και σφάλματα στρογγύλευσης Στη συγκεκριμένη ενότητα εξετάζουμε θέματα σχετικά με την αριθμητική πεπερασμένης ακρίβειας που χρησιμοποιούν οι σημερινοί υπολογιστές και τα

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-122) Διάλεξη 1 Εισαγωγή

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-122) Διάλεξη 1 Εισαγωγή (ΨΥΧ-122) Λεωνίδας Α. Ζαμπετάκης Β.Sc., M.Env.Eng., M.Ind.Eng., D.Eng. Εmail: statisticsuoc@gmail.com Διαλέξεις αναρτημένες στο: ftp://ftp.soc.uoc.gr/psycho/zampetakis/ Διάλεξη 1 Εισαγωγή ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

Αριθμητικές Μέθοδοι σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον

Αριθμητικές Μέθοδοι σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Αριθμητικές Μέθοδοι σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Επίκουρος Καθηγητής Οκτώβριος 2014 Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Οκτώβριος 2014 1 / 42 Αριθμητικές Μέθοδοι

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΗ 2ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ Γ Α... Β

ΑΡΧΗ 2ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ Γ Α... Β ΘΕΜΑ Α ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΑΠΟΛΥΤΗΡΙΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Γ' ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΔΕΥΤΕΡΑ 11 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2011 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά

Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά Ενότητα 1: Εισαγωγή- Χαρακτηριστικά Παραδείγματα Αλγορίθμων Στεφανίδης Γεώργιος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Για οικονομολόγους

ΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Για οικονομολόγους ΕΠΛ 003.3: ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Για οικονομολόγους Στόχοι 1 Να εξετάσουμε γιατί η Πληροφορική είναι χρήσιμη στην οικονομική επιστήμη. Να μάθουμε πώς χρησιμοποιείται η Πληροφορική

Διαβάστε περισσότερα

Μοντελοποίηση Υπολογισμού. Γραμματικές Πεπερασμένα Αυτόματα Κανονικές Εκφράσεις

Μοντελοποίηση Υπολογισμού. Γραμματικές Πεπερασμένα Αυτόματα Κανονικές Εκφράσεις Μοντελοποίηση Υπολογισμού Γραμματικές Πεπερασμένα Αυτόματα Κανονικές Εκφράσεις Προβλήματα - Υπολογιστές Δεδομένου ενός προβλήματος υπάρχουν 2 σημαντικά ερωτήματα: Μπορεί να επιλυθεί με χρήση υπολογιστή;

Διαβάστε περισσότερα

Αρχίζοντας. Το Joomla τρέχει: Στο Joomla μπορούμε να προσθέσουμε επιπλέον λειτουργικότητα, να την επεκτείνουμε δηλαδή (extensions) PHP MySql

Αρχίζοντας. Το Joomla τρέχει: Στο Joomla μπορούμε να προσθέσουμε επιπλέον λειτουργικότητα, να την επεκτείνουμε δηλαδή (extensions) PHP MySql Php και Joomla Ψηφιακό Περιεχόμενο & Επικοινωνίες Αρχίζοντας Το Joomla τρέχει: PHP MySql Στο Joomla μπορούμε να προσθέσουμε επιπλέον λειτουργικότητα, να την επεκτείνουμε δηλαδή (extensions) με την χρήση

Διαβάστε περισσότερα

Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή

Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή 1. Ηλεκτρονικός Υπολογιστής Ο Ηλεκτρονικός Υπολογιστής είναι μια συσκευή, μεγάλη ή μικρή, που επεξεργάζεται δεδομένα και εκτελεί την εργασία του σύμφωνα με τα παρακάτω

Διαβάστε περισσότερα

Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500

Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Πληθυσμός Δείγμα Δείγμα Δείγμα Ο ρόλος της Οικονομετρίας Οικονομική Θεωρία Διατύπωση της

Διαβάστε περισσότερα

Η οικολογία μάθησης για τους υπολογιστές ΙII: Η δική σας οικολογία μάθησης

Η οικολογία μάθησης για τους υπολογιστές ΙII: Η δική σας οικολογία μάθησης Η οικολογία μάθησης για τους υπολογιστές ΙII: Η δική σας οικολογία μάθησης Παλαιγεωργίου Γιώργος Τμήμα Μηχανικών Η/Υ, Τηλεπικοινωνιών και Δικτύων Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Ιανουάριος 2011 Ψυχομετρία Η κατασκευή

Διαβάστε περισσότερα

Μάθηση και Γενίκευση. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων

Μάθηση και Γενίκευση. Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων Μάθηση και Γενίκευση Το Πολυεπίπεδο Perceptron (MultiLayer Perceptron (MLP)) Έστω σύνολο εκπαίδευσης D={(x n,t n )}, n=1,,n. x n =(x n1,, x nd ) T, t n =(t n1,, t np ) T Θα πρέπει το MLP να έχει d νευρώνες

Διαβάστε περισσότερα

Στρατηγική Αξιολόγησης κατά την Υλοποίηση Εκπαιδευτικού Λογισμικού

Στρατηγική Αξιολόγησης κατά την Υλοποίηση Εκπαιδευτικού Λογισμικού Στρατηγική Αξιολόγησης κατά την Υλοποίηση Εκπαιδευτικού Λογισμικού Μαρία Καραβελάκη, Γεώργιος Παπαπαναγιώτου, Γιάννα Κοντού INTE*LEARN Αγν.Στρατιώτη 46, Καλλιθέα τηλ. 95 91 853, fax. 95 72 098, e-mail:

Διαβάστε περισσότερα

Η Κανονική Κατανομή κανονική κατανομή (normal distribution) Κεντρικό Οριακό Θεώρημα (Central Limit Theorem) συνδέει οποιαδήποτε άλλη κατανομή

Η Κανονική Κατανομή κανονική κατανομή (normal distribution) Κεντρικό Οριακό Θεώρημα (Central Limit Theorem) συνδέει οποιαδήποτε άλλη κατανομή Η Κανονική Κατανομή H κανονική κατανομή (ormal dstrbuto) θεωρείται η σπουδαιότερη κατανομή της Θεωρίας Πιθανοτήτων και της Στατιστικής. Οι λόγοι που εξηγούν την εξέχουσα θέση της, είναι βασικά δύο: ) Πολλές

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 4 Αριθμητικές Μέθοδοι Περιγραφικής Στατιστικής

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 4 Αριθμητικές Μέθοδοι Περιγραφικής Στατιστικής ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Παρουσίαση Παρεχόμενων Υπηρεσιών Πληροφορικής της DBS AE

Παρουσίαση Παρεχόμενων Υπηρεσιών Πληροφορικής της DBS AE Παρουσίαση Παρεχόμενων Υπηρεσιών Πληροφορικής της DBS AE Βασικές Παρεχόμενες Υπηρεσίες Α. Διαδικασία Μετάπτωσης Δεδομένων Β. Μεθοδολογία Ψηφιοποίησης Εγγράφων Γ. Οργάνωση και Τεκμηρίωση Υλικού Δ. Διαχείριση

Διαβάστε περισσότερα

Ευφυείς Τεχνικές για Εφαρμογές Αποθετηρίων

Ευφυείς Τεχνικές για Εφαρμογές Αποθετηρίων Ευφυείς Τεχνικές για Εφαρμογές Αποθετηρίων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Ερευνητικό Πανεπιστημιακό Ινστιτούτο Συστημάτων Επικοινωνιών και Υπολογιστών Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό

Διαβάστε περισσότερα

Κρυπτογραφία. Κεφάλαιο 4 Αλγόριθμοι Δημοσίου Κλειδιού (ή ασύμμετροι αλγόριθμοι)

Κρυπτογραφία. Κεφάλαιο 4 Αλγόριθμοι Δημοσίου Κλειδιού (ή ασύμμετροι αλγόριθμοι) Κρυπτογραφία Κεφάλαιο 4 Αλγόριθμοι Δημοσίου Κλειδιού (ή ασύμμετροι αλγόριθμοι) Κρυπτοσυστήματα Δημοσίου κλειδιού Αποστολέας P Encryption C Decryption P Παραλήπτης Προτάθηκαν το 1976 Κάθε συμμετέχων στο

Διαβάστε περισσότερα

Ο ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗΣ ΣΤΟ INTERNET

Ο ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗΣ ΣΤΟ INTERNET Ο ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗΣ ΣΤΟ INTERNET Το Μοντέλο της Συμπεριφοράς των Καταναλωτών στο Η.Ε. Τύποι Καταναλωτών ανεξάρτητοι και μεμονωμένοι καταναλωτές, στους οποίους στοχεύουν τα ΜΜΕ οργανισμοί-αγοραστές αγοραστές

Διαβάστε περισσότερα

Π ΤΥΧΙΑΚΗ/ Δ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ Ε ΡΓΑΣΙΑ

Π ΤΥΧΙΑΚΗ/ Δ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ Ε ΡΓΑΣΙΑ Α ΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ Π ΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Θ ΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Π ΤΥΧΙΑΚΗ/ Δ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ Ε ΡΓΑΣΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΑΓΩΝΩΝ ΠΟΔΟΣΦΑΙΡΟΥ ΠΑΥΛΟΣ ΠΟΛΙΑΝΙΔΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Έρευνα και Συγγραφή

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Έρευνα και Συγγραφή ΕΠΕΑΕΚ: ΑΝΑΜΟΡΦΩΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΟΥ ΤΕΦΑΑ ΠΘ ΑΥΤΕΠΙΣΤΑΣΙΑ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΦΥΣΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ & ΑΘΛΗΤΙΣΜΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΜΕ9900 ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Έρευνα και Συγγραφή Διάλεξη 7η Αναζήτηση

Διαβάστε περισσότερα

2 ΟΥ και 8 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ

2 ΟΥ και 8 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΜΑΡΙΑ Σ. ΖΙΩΓΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑ 2 ΟΥ και 8 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΔΟΜΗ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗΣ 1) Πότε χρησιμοποιείται η δομή επανάληψης

Διαβάστε περισσότερα

Συνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών

Συνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών Συνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών Οι παρούσες σημειώσεις αποτελούν βοήθημα στο μάθημα Αριθμητικές Μέθοδοι του 5 ου εξαμήνου του ΤΜΜ ημήτρης Βαλουγεώργης Καθηγητής Εργαστήριο Φυσικών

Διαβάστε περισσότερα

Επαναληπτικέ ς Ασκη σέις ΑΕΠΠ

Επαναληπτικέ ς Ασκη σέις ΑΕΠΠ Επαναληπτικέ ς Ασκη σέις ΑΕΠΠ Επιμέλεια: Σ. Ασημέλλης 1. Σε ένα ποδοσφαιρικό πρωτάθλημα μετέχουν 16 ομάδες. Κάθε ομάδα παίζει με όλες τις υπόλοιπες ως γηπεδούχος και ως φιλοξενούμενη. Νίκη μιας ομάδας

Διαβάστε περισσότερα

Αντώνης Βεντούρης. Επίκουρος Καθηγητής Διδακτικής των Γλωσσών Τμήμα Ιταλικής Γλώσσας και Φιλολογίας Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης

Αντώνης Βεντούρης. Επίκουρος Καθηγητής Διδακτικής των Γλωσσών Τμήμα Ιταλικής Γλώσσας και Φιλολογίας Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Αντώνης Βεντούρης Επίκουρος Καθηγητής Διδακτικής των Γλωσσών Τμήμα Ιταλικής Γλώσσας και Φιλολογίας Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Δυσκολία κειμένων Δυσκολία ερωτημάτων (items) Ίση βαρύτητα πιστοποιητικών

Διαβάστε περισσότερα

Ερευνητικές Εργασίες

Ερευνητικές Εργασίες Ερευνητικές Εργασίες 1. Οδηγίες μεθοδολογίας της έρευνας, συλλογής δεδομένων και εξαγωγής συμπερασμάτων. 2. Συγγραφή της ερευνητικής εργασίας. Απόστολος Ντάνης Σχολικός Σύμβουλος Η ΜΕΘΟΔΟΣ PROJECT Επιλογή

Διαβάστε περισσότερα

Αρχές Μάρκετινγκ. Ενότητα 4: Συστήματα Πληροφοριών Μάρκετινγκ και Μέθοδοι Έρευνας Αγοράς

Αρχές Μάρκετινγκ. Ενότητα 4: Συστήματα Πληροφοριών Μάρκετινγκ και Μέθοδοι Έρευνας Αγοράς Αρχές Μάρκετινγκ Ενότητα 4: Συστήματα Πληροφοριών Μάρκετινγκ και Μέθοδοι Έρευνας Αγοράς Δρ. Καταραχιά Ανδρονίκη Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

Μαθηματικά A Δημοτικού. Πέτρος Κλιάπης Σεπτέμβρης 2007

Μαθηματικά A Δημοτικού. Πέτρος Κλιάπης Σεπτέμβρης 2007 Μαθηματικά A Δημοτικού Πέτρος Κλιάπης Σεπτέμβρης 2007 Το σύγχρονο μαθησιακό περιβάλλον των Μαθηματικών Ενεργή συμμετοχή των παιδιών Μάθηση μέσα από δραστηριότητες Κατανόηση ΌΧΙ απομνημόνευση Αξιοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

ΥΠΗΡΕΣΙΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟΥ ΤΑΧΥΔΡΟΜΕΙΟΥ

ΥΠΗΡΕΣΙΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟΥ ΤΑΧΥΔΡΟΜΕΙΟΥ ΥΠΗΡΕΣΙΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟΥ ΤΑΧΥΔΡΟΜΕΙΟΥ ΟΔΗΓΟΣ ΠΡΟΣΒΑΣΗΣ Υπηρεσία Πληροφορικής και Τεχνολογίας Έκδοση 1.0 Ημερομηνία 20/09/2010 Συγγραφέας Υπηρεσία Πληροφορικής & Τεχνολογίας Ανοικτό Πανεπιστήμιο Κύπρου Ιδιοκτησία

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ ΔΕΟ 13 ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ 3 η ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΘΕΜΑΤΑ

ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ ΔΕΟ 13 ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ 3 η ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΘΕΜΑΤΑ ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ ΔΕΟ 13 ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ 3 η ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΘΕΜΑΤΑ ΘΕΜΑ 1 ο Τα δεδομένα της στήλης Grade (Αρχείο Excel, Φύλλο Ask1) αναφέρονται στη βαθμολογία 63 φοιτητών που έλαβαν μέρος σε

Διαβάστε περισσότερα

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων Πέτρος Ρούσσος, Τμήμα Ψυχολογίας, ΕΚΠΑ Η λογική της διαδικασίας Ο σάκος περιέχει έναν μεγάλο αλλά άγνωστο αριθμό (αρκετές χιλιάδες) λευκών και μαύρων βόλων: 1 Το

Διαβάστε περισσότερα

Μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης στην επεξεργασία Τηλεπισκοπικών Δεδομένων. Δρ. Ε. Χάρου

Μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης στην επεξεργασία Τηλεπισκοπικών Δεδομένων. Δρ. Ε. Χάρου Μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης στην επεξεργασία Τηλεπισκοπικών Δεδομένων Δρ. Ε. Χάρου Πρόγραμμα υπολογιστικής ευφυίας Ινστιτούτο Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών ΕΚΕΦΕ ΔΗΜΟΚΡΙΤΟΣ exarou@iit.demokritos.gr Μηχανική

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ Η/Υ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ Η/Υ ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗΣ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ Γώγουλος Γ., Κοτσιφάκης Γ., Κυριακάκη Γ., Παπαγιάννης Α., Φραγκονικολάκης Μ., Χίνου Π. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Α) Αν η διάμεσος δ του δείγματος Α είναι αρνητική, να βρεθεί το εύρος R του δείγματος.

Α) Αν η διάμεσος δ του δείγματος Α είναι αρνητική, να βρεθεί το εύρος R του δείγματος. ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΣΥΛΛΟΓΗ ΑΣΚΗΣΕΩΝ ου ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ Άσκηση 1 (Προτάθηκε από Χρήστο Κανάβη) Έστω CV 0.4 όπου CV ο συντελεστής μεταβολής, και η τυπική απόκλιση s = 0. ενός δείγματος που έχει την ίδια

Διαβάστε περισσότερα

Managing Information. Lecturer: N. Kyritsis, MBA, Ph.D. Candidate Athens University of Economics and Business. e-mail: kyritsis@ist.edu.

Managing Information. Lecturer: N. Kyritsis, MBA, Ph.D. Candidate Athens University of Economics and Business. e-mail: kyritsis@ist.edu. Managing Information Lecturer: N. Kyritsis, MBA, Ph.D. Candidate Athens University of Economics and Business e-mail: kyritsis@ist.edu.gr Διαχείριση Γνώσης Knowledge Management Learning Objectives Ποιοί

Διαβάστε περισσότερα

Αναγνώριση Υφολογικού Είδους Κειµένου µε τεχνικές Μηχανικής Μάθησης Η ιπλωµατική Εργασία παρουσιάστηκε ενώπιον του ιδακτικού Προσωπικού του Πανεπιστηµίου Αιγαίου Σε Μερική Εκπλήρωση των Απαιτήσεων για

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ - 02/05/2014 ΘΕΜΑ Α Α1. Έστω ο παρακάτω αλγόριθμος ταξινόμησης: Για κ από.. μέχρι 19 Για λ από 19 μέχρι κ με_βήμα -1

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην επιστήμη και την επιστημονική μέθοδο

Εισαγωγή στην επιστήμη και την επιστημονική μέθοδο Εισαγωγή στην επιστήμη και την επιστημονική μέθοδο I. Τι είναι η επιστήμη; A. Ο στόχος της επιστήμης είναι να διερευνήσει και να κατανοήσει τον φυσικό κόσμο, για να εξηγήσει τα γεγονότα στο φυσικό κόσμο,

Διαβάστε περισσότερα

«Καθοριστικοί παράγοντες της αποτελεσματικότητας της από στόμα-σε-στόμα επικοινωνίας στις ιστοσελίδες κοινωνικής δικτύωσης»

«Καθοριστικοί παράγοντες της αποτελεσματικότητας της από στόμα-σε-στόμα επικοινωνίας στις ιστοσελίδες κοινωνικής δικτύωσης» «Καθοριστικοί παράγοντες της αποτελεσματικότητας της από στόμα-σε-στόμα επικοινωνίας στις ιστοσελίδες κοινωνικής δικτύωσης» Ονοματεπώνυμο: Ταχταρά Κατερίνα Σειρά: 8 η Επιβλέπων Καθηγητής: Βρεχόπουλος Αδάμ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΑΡΑΘΕΟΔΩΡΗΣ 2008

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΑΡΑΘΕΟΔΩΡΗΣ 2008 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΑΡΑΘΕΟΔΩΡΗΣ 2008 ΤΙΤΛΟΣ ΕΡΓΟΥ: "Μελέτη της χρηματοοικονομικής αποτύπωσης περιβαλλοντικών πληροφοριών, της περιβαλλοντικής διαχείρισης, επίδοσης και αποτελεσματικότητας των ελληνικών επιχειρήσεων"

Διαβάστε περισσότερα

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος xi 1 Αντικείμενα των Πιθανοτήτων και της Στατιστικής 1 1.1 Πιθανοτικά Πρότυπα και Αντικείμενο των Πιθανοτήτων, 1 1.2 Αντικείμενο της Στατιστικής, 3 1.3 Ο Ρόλος των Πιθανοτήτων

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Δεδομένων (Information Retrieval)

Ανάκτηση Δεδομένων (Information Retrieval) Ανάκτηση Δεδομένων (Information Retrieval) Παύλος Εφραιμίδης Βάσεις Δεδομένων Ανάκτηση Δεδομένων 1 Information Retrieval (1) Βάσεις Δεδομένων: Περιέχουν δομημένη πληροφορία: Πίνακες Ανάκτηση Πληροφορίας

Διαβάστε περισσότερα

2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ

2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ 1. Σφάλματα Κάθε μέτρηση ενός φυσικού μεγέθους χαρακτηρίζεται από μία αβεβαιότητα που ονομάζουμε σφάλμα, το οποίο αναγράφεται με τη μορφή Τιμή ± αβεβαιότητα π.χ έστω ότι σε ένα πείραμα

Διαβάστε περισσότερα

Το µάθηµα Ηλεκτρονική ηµοσίευση

Το µάθηµα Ηλεκτρονική ηµοσίευση Τµήµα Αρχειονοµίας Βιβλιοθηκονοµίας Ιόνιο Πανεπιστήµιο Το µάθηµα Ηλεκτρονική ηµοσίευση Σαράντος Καπιδάκης Επικοινωνία Σαράντος Καπιδάκης Εργαστήριο Ψηφιακών Βιβλιοθηκών και Ηλεκτρονικής ηµοσίευσης sarantos@ionio.gr

Διαβάστε περισσότερα

LIFE+ Environment Policy and Governance Environmental Policy Support Tool for Recycling in Islands - REPT

LIFE+ Environment Policy and Governance Environmental Policy Support Tool for Recycling in Islands - REPT LIFE+ Environment Policy and Governance Environmental Policy Support Tool for Recycling in Islands - REPT Identification of Constraints and Obstacles Greek Executive Summary Nicosia, 2010 Action 5 Nicolaides

Διαβάστε περισσότερα

Εξαγωγή ζευγών ερώτησης απάντησης από forum και αυτόματη απάντηση νέων ερωτήσεων

Εξαγωγή ζευγών ερώτησης απάντησης από forum και αυτόματη απάντηση νέων ερωτήσεων ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΙ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Εξαγωγή ζευγών ερώτησης απάντησης από forum και αυτόματη απάντηση νέων ερωτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

Παράδειγμα 1. Δίνεται ο κάτωθι κλειστός βρόχος αρνητικής ανάδρασης με. Σχήμα 1. στο οποίο εφαρμόζουμε αρνητική ανάδραση κέρδους

Παράδειγμα 1. Δίνεται ο κάτωθι κλειστός βρόχος αρνητικής ανάδρασης με. Σχήμα 1. στο οποίο εφαρμόζουμε αρνητική ανάδραση κέρδους Παράδειγμα 1 Δίνεται ο κάτωθι κλειστός βρόχος αρνητικής ανάδρασης με _ + Σχήμα 1 στο οποίο εφαρμόζουμε αρνητική ανάδραση κέρδους Α) Γράψτε το σύστημα ευθέως κλάδου σε κανονική παρατηρήσιμη μορφή στο χώρο

Διαβάστε περισσότερα

Από το Γυμνάσιο στο Λύκειο... 7. 3. Δειγματικός χώρος Ενδεχόμενα... 42 Εύρεση δειγματικού χώρου... 46

Από το Γυμνάσιο στο Λύκειο... 7. 3. Δειγματικός χώρος Ενδεχόμενα... 42 Εύρεση δειγματικού χώρου... 46 ΠEΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Από το Γυμνάσιο στο Λύκειο................................................ 7 1. Το Λεξιλόγιο της Λογικής.............................................. 11. Σύνολα..............................................................

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών. Λογισμικό Υπολογιστών Κεφάλαιο 8ο Αλγόριθμοι

Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών. Λογισμικό Υπολογιστών Κεφάλαιο 8ο Αλγόριθμοι Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών Λογισμικό Υπολογιστών Κεφάλαιο 8ο Αλγόριθμοι 1 Έννοια Ανεπίσημα, ένας αλγόριθμος είναι μια βήμα προς βήμα μέθοδος για την επίλυση ενός προβλήματος ή την διεκπεραίωση

Διαβάστε περισσότερα

Θεμελιώδεις Αρχές Επιστήμης και Μέθοδοι Έρευνας

Θεμελιώδεις Αρχές Επιστήμης και Μέθοδοι Έρευνας Θεμελιώδεις Αρχές Επιστήμης και Μέθοδοι Έρευνας Dr. Anthony Montgomery Επίκουρος Καθηγητής Εκπαιδευτικής & Κοινωνικής Πολιτικής antmont@uom.gr Θεμελιώδεις Αρχές Επιστήμης και Μέθοδοι Έρευνας Αυτό το μάθημα

Διαβάστε περισσότερα

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΕΚΤΙΜΗΣΕΙΣ Οι συναρτήσεις πιθανότητας ή πυκνότητας πιθανότητας των διαφόρων τυχαίων μεταβλητών χαρακτηρίζονται από κάποιες

Διαβάστε περισσότερα

Διδακτικές Τεχνικές (Στρατηγικές)

Διδακτικές Τεχνικές (Στρατηγικές) Διδακτικές Τεχνικές (Στρατηγικές) Ενδεικτικές τεχνικές διδασκαλίας: 1. Εισήγηση ή διάλεξη ή Μονολογική Παρουσίαση 2. Συζήτηση ή διάλογος 3. Ερωταποκρίσεις 4. Χιονοστιβάδα 5. Καταιγισμός Ιδεών 6. Επίδειξη

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ

Διαβάστε περισσότερα

Στρατηγική έρευνας. Στρατηγική έρευνας. Η ερευνητική διαδικασία στη βιβλιοθήκη αρχίζει από τη στιγμή που χρειάζεται

Στρατηγική έρευνας. Στρατηγική έρευνας. Η ερευνητική διαδικασία στη βιβλιοθήκη αρχίζει από τη στιγμή που χρειάζεται Η ερευνητική διαδικασία στη βιβλιοθήκη αρχίζει από τη στιγμή που χρειάζεται Στρατηγική έρευνας κάποιος να λύσει ένα πρόβλημα, να κάνει μια εργασία για την εκπλήρωση κάποιου μαθήματος, να συγγράψει ένα

Διαβάστε περισσότερα

ΛΥΚΕΙΟ ΑΓΙΟΥ ΝΕΟΦΥΤΟΥ ΣΧΟΛΙΚΗ ΧΡΟΝΙΑ 2010 2011 ΓΡΑΠΤΕΣ ΠΡΟΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΝΙΟΥ 2011

ΛΥΚΕΙΟ ΑΓΙΟΥ ΝΕΟΦΥΤΟΥ ΣΧΟΛΙΚΗ ΧΡΟΝΙΑ 2010 2011 ΓΡΑΠΤΕΣ ΠΡΟΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΝΙΟΥ 2011 ΛΥΚΕΙΟ ΑΓΙΟΥ ΝΕΟΦΥΤΟΥ ΣΧΟΛΙΚΗ ΧΡΟΝΙΑ 2010 2011 ΓΡΑΠΤΕΣ ΠΡΟΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΝΙΟΥ 2011 ΜΑΘΗΜΑ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 07/06/2011 ΤΑΞΗ: Β ΛΥΚΕΙΟΥ ΩΡΑ: 11:00 ΑΡ. ΣΕΛΙΔΩΝ: 14 ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΜΑΘΗΤΗ

Διαβάστε περισσότερα

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Αλεξάνδρειο Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Θεσσαλονίκης Τμήμα Πληροφορικής Εργαστήριο «Θεωρία Πιθανοτήτων και Στατιστική» ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Περιεχόμενα 1. Συσχέτιση μεταξύ δύο ποσοτικών

Διαβάστε περισσότερα

Προγραμματισμός διαδικτυακών εφαρμογών με PHP

Προγραμματισμός διαδικτυακών εφαρμογών με PHP ΕΣΔ516: Τεχνολογίες Διαδικτύου Προγραμματισμός διαδικτυακών εφαρμογών με PHP Ερωτήματα μέσω Περιεχόμενα Περιεχόμενα Λογισμικό για εφαρμογές Web Η τριεπίπεδη αρχιτεκτονική (3-tier architecture) Εισαγωγή

Διαβάστε περισσότερα

1. Celly Social Network Development

1. Celly Social Network Development 1. Celly Social Network Development Η περιγραφή Το Celly προσφέρει τη δυνατότητα δημιουργίας κοινωνικών δικτύων ειδικά προσαρμοσμένων σε φορητές συσκευές καθώς είναι προσβάσιμο και από Android και ios

Διαβάστε περισσότερα

ΔΕΟ13(ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΛΙΟΥ )

ΔΕΟ13(ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΛΙΟΥ ) ΔΕΟ13(ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΙΟΥΛΙΟΥ ) ΑΣΚΗΣΗ 1 Μια εταιρεία ταχυμεταφορών διατηρεί μια αποθήκη εισερχομένων. Τα δέματα φθάνουν με βάση τη διαδικασία Poion με μέσο ρυθμό 40 δέματα ανά ώρα. Ένας υπάλληλος

Διαβάστε περισσότερα

Ηλεκτρονική Διαφήμιση. Αντωνιάδου Όλγα

Ηλεκτρονική Διαφήμιση. Αντωνιάδου Όλγα Ηλεκτρονική Διαφήμιση Αντωνιάδου Όλγα Διαφήμιση στο διαδίκτυο Το διαδίκτυο είναι αναμφισβήτητα ένα τεράστιο πεδίο προώθησης και διαφήμισης υπηρεσιών και προϊόντων. Η ποσότητα της πληροφορίας που διακινείται

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ενότητα 7: Βάσεις Δεδομένων (Θεωρία) Πασχαλίδης Δημοσθένης Τμήμα Ιερατικών Σπουδών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

Μοντελοποίηση Συστημάτων

Μοντελοποίηση Συστημάτων Εργασία για το μάθημα Μοντελοποίηση Συστημάτων 29 Οκτωβρίου 204 Α. Στόχος Στην εργασία αυτή θα εξοικειωθείτε με τα πρώτα στάδια σχεδιασμού λογισμικού. Συγκεκριμένα, μετά την εκπόνηση της εργασίας θα πρέπει

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ. ΕΝΟΤΗΤΑ 4η ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΖΗΤΗΣΗΣ

ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ. ΕΝΟΤΗΤΑ 4η ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΖΗΤΗΣΗΣ ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑ 4η ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΖΗΤΗΣΗΣ ΓΙΑΝΝΗΣ ΦΑΝΟΥΡΓΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΣ ΣΥΝΕΡΓΑΤΗΣ ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ ΔΟΜΗ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ 1. Εισαγωγή

Διαβάστε περισσότερα

Ιωάννης Γήτας 1,2 Μαρία Τομπουλίδου 1 Δημήτρης Σταυρακούδης 1

Ιωάννης Γήτας 1,2 Μαρία Τομπουλίδου 1 Δημήτρης Σταυρακούδης 1 Ιωάννης Γήτας 1,2 Μαρία Τομπουλίδου 1 Δημήτρης Σταυρακούδης 1 1 Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης 2 Διαβαλκανικό Κέντρο Περιβάλλοντος Ομάδες εργασιών Φορείς Υλοποίησης Ιωάννης Γήτας Αλέξανδρος Δημητρακόπουλος

Διαβάστε περισσότερα