HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems. Μοντέλα Ανάκτησης Ι

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems. Μοντέλα Ανάκτησης Ι"

Transcript

1 Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Μοντέλα Ανάκτησης Ι (Retrieval Models) Γιάννης Τζίτζικας άλ ιάλεξη : 3 CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 1 Διάρθρωση Εισαγωγή στα Μοντέλα Άντλησης Κατηγορίες Μοντέλων Απόλυτο και Κάλλιστο (ή Βέλτιστο) Ταίριασμα (Exact vs Best Match) Τα κλασσικά μοντέλα ανάκτησης Το Boolean Μοντέλο Στατιστικά Μοντέλα - Βάρυνση Όρων Το Διανυσματικό Μοντέλο Το Εκτεταμένο Boolean μοντέλο (Extended Boolean Model) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete

2 Αναπαράσταση Εγγράφων: Πως βλέπουμε ένα έγγραφο; Πως βλέπουμε ένα έγγραφο; Ως έχει (full text); Αγνοώντας λέξεις που δεν φέρουν νόημα (π.χ. τα άρθρα) ; Ως σάκο (bag) όρων ευρετηρίου (bag of index terms), δηλαδή αγνοώντας τη σειρά με την οποία εμφανίζονται οι λέξεις στο κείμενο; Ως σύνολο όρων ευρετηρίου (set of Index terms) Ως δομημένο έγγραφο (π.χ. hypertext, XML) Η απάντηση σε αυτό το ερώτημα θα καθορίσει τη μορφή του ευρετηρίου που πρέπει να κατασκευάσουμε. Η απάντηση σε αυτό το ερώτημα είναι συνυφασμένη και με το μοντέλο ανάκτησης που πρόκειται χρησιμοποιήσουμε. ο CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 3 Μοντέλα Ανάκτησης Ένα μοντέλο ανάκτησης ορίζει Αναπαράσταση Εγγράφων Αναπαράσταση Επερωτήσεων Καθορίζει και ποσοτικοποιεί την έννοια της συνάφειας ο βαθμός συνάφειας μπορεί να είναι δίτιμος (π.χ. {1,0}), ή συνεχής (π.χ. [0,1]) Έστω D η συλλογή εγγράφων και Q το σύνολο όλων των πληροφοριακών αναγκών που μπορεί να έχει ένας χρήστης. Μπορούμε να δούμε ένα μοντέλο ανάκτησης πληροφορίας ως μια τετράδα [F, D, Q, R] όπου: F: πλαίσιο μοντελοποίησης εγγράφων, επερωτήσεων και των σχέσεων μεταξύ τους D: παράσταση εγγράφων D={ F(d) d D} Q: παράσταση επερωτήσεων Q={ F(q) q Q} R: συνάρτηση κατάταξης που αποδίδει μία τιμή σε κάθε ζεύγος (d,q) D x Q δίτιμη: R: DxQ [True/False] συνεχής R: D x Q [0,1] CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 4

3 Documents indexing language (the range of the function F query formulation Information need indexing process d1 q process q d1 Preprocessing (text operations) stemming stopwords weighting scheme Some Cases: full text without stop words stems without positions doc = set of words doc = bag of words => weights structure preprocessing query language operators query expansion CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 5 Τα τμήματα της αρχιτεκτονικής που εμπλέκονται user need User Interface Text Text Operations logical view Query user feedback Operations query Searching logical view Indexing inverted dfile Index Text Corpus retrieved docs ranked kddocs Ranking CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 6

4 Κατηγορίες Μοντέλων Ανάκτησης (Ι) Κλασσικά Μοντέλα Boolean Model Διανυσματικό (Vector Space) Πιθανοκρατικό (Probabilistic) Συνολοθεωρητικά (set theoretic) Εκτεταμένο Boolean (Extended Boolean Model) Fuzzy Model (Ασαφές Μοντέλο) Διανυσματικά (στατιστικά/αλγεβρικά) Γενικευμένο Διανυσματικό (Generalized Vector Space Model) Latent Semantic Indexing (Λανθάνων/Άδηλος/Υποβόσκων σημασιολογικός ευρετηριασμός) Μοντέλο Νευρωνικού Δικτύου (Neural Network Model) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 7 Κατηγορίες Μοντέλων Ανάκτησης (ΙΙ) Πιθανοκρατικά (Probabilistic) Inference Network Model (Μοντέλο Δικτύου Επαγωγών) Belief Network Model (Μοντέλο Δικτύου Πεποιθήσεων) Μοντέλα Βασισμένα στη Λογική Μοντέλα Δομημένου Κειμένου (Structured Text Retrieval Models) Non-Overlapping Lists Proximal Nodes Μοντέλα Ανάκτησης XML Εγγράφων CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 8

5 Μια Ταξινομία των Μοντέλων Ανάκτησης Set Theoretic Retrieval: Classic Models boolean vector probabilistic Structured Models Non-Overlapping Lists Proximal Nodes Fuzzy Extended Boolean Algebraic Generalized Vector Lat. Semantic Index Neural Networks Probabilistic Inference Network Belief Network CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 9 Exact vs. Best Match Retrieval Models Exact-match (Απόλυτου Ταιριάσματος) μια επερώτηση καθορίζει αυστηρά (απόλυτα) κριτήρια ανάκτησης κάθε έγγραφο είτε ταιριάζει είτε όχι με μία επερώτηση το αποτέλεσμα είναι ένα σύνολο κειμένων Best-match (Κάλλιστου Ταιριάσματος) μια επερώτηση δεν περιγράφει αυστηρά κριτήρια ανάκτησης κάθε έγγραφο ταιριάζει σε μια επερώτηση σε ένα βαθμό το αποτέλεσμα είναι μια διατεταγμένη λίστα εγγράφων με ένα κατώφλι (στο βαθμό συνάφειας) μπορούμε να ελέγξουμε το μέγεθος της απάντησης «Μικτές προσεγγίσεις» συνδυασμός απόλυτου ταιριάσματος με τρόπους διάταξης του συνόλου της απάντησης ης E.g., best-match query language that incorporates exact-match operators Βελτίων = συγκριτικός του αγαθός CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 10

6 Information Retrieval Models Boolean Retrieval Model Boolean Retrieval Model Έγγραφο = σύνολο λέξεων κλειδιών (keywords) Επερώτηση = Boolean έκφραση λέξεων κλειδιών (AND,OR, NOT, παρενθέσεις) πχ επερώτησης (( Crete AND Greece) OR (Oia AND Santorini)) AND Hotel AND-NOT Hilton (( Crete & Greece) (Oia & Santorini)) & Hotel &! Hilton Απάντηση= σύνολο εγγράφων απουσία διάταξης CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 1

7 Παράσταση εγγράφων κατά το Boolean Model k 1 k. k t d 1 w 11 w 1 w t1 d w 1 w w t : : : : : : : : : : : : w d n w 1n w n w i,j {0,1} tn K={k 1,,k t } : σύνολο όλων των λέξεων ευρετηρίασης Κάθε έγγραφο d j παριστάνεται με το διάνυσμα d j =(w 1,j,,w t,j ) όπου: w i,j = 1 αν η λέξη k i εμφανίζεται στο κείμενο d j (αλλιώς w i,j =0) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 13 Boolean Retrieval Model: Formally K={k 1,,k t } : σύνολο όλων των λέξεων ευρετηρίασης Κάθε έγγραφο d j παριστάνεται με το διάνυσμα d j =(w 1j 1,j,,w, tj t,j) ) όπου: w i,j = 1 αν η λέξη k i εμφανίζεται στο κείμενο d j (αλλιώς w i,j =0) Μια επερώτηση q είναι μια λογική έκφραση στο Κ, πχ: q = k1 and ( k or not k3)) δηλαδή q = k1 ( k k3)) q DNF = (k1 k k3) (k1 k k3) (k1 k k3) q DNF = (1,1,1) (1,1,0) (1,0,0) R(d,q)= True αν υπάρχει συζευκτική συνιστώσα του q με λέξεις των οποίων τα βάρη είναι τα ίδια με αυτά των αντίστοιχων λέξεων του εγγράφου d False, αλλιώς CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 14

8 Boolean Retrieval Model: Ισοδύναμος ορισμός Αποτίμηση επερωτήσεων (με χρήση λογικής) ένα κείμενο d είναι μια σύζευξη όρων, όπου όρος μια λέξη σε θετική ή αρνητική μορφή (σε θετική αν εμφανίζεται στο κείμενο, αλλιώς σε αρνητική) μια επερώτηση q είναι μια οποιαδήποτε λογική έκφραση R(d,q)=True if and only if d =q δηλαδή αν κάθε ερμηνεία που αληθεύει το d αληθεύει και το q CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 15 Boolean Retrieval Model: Ένας εναλλακτικός τρόπος ορισμού Μπορούμε να ορίσουμε ως ερμηνεία μιας λέξης (του Κ) το σύνολο των εγγράφων που την περιέχουν. Άρα η ερμηνεία είναι μια συνάρτηση Ι: K D που ορίζεται ως εξής: I(k) = { d d περιέχει τη λέξη κ} Έστω Ε το σύνολο των λογικών εκφράσεων με λέξεις από το σύνολο Κ. Μπορούμε να επεκτείνουμε μια ερμηνεία Ι του Κ σε μια ερμηνεία J του Ε ως εξής J(t) = I(t) J(e e ) e) = J(e) J(e ) J(e e ) = J(e) J(e ) J(e e ) = J(e) \ J(e ) Η απάντηση μιας επερώτησης q (κατά ά το Boolean μοντέλο) ) είναι η εξής: ans(q) = J(q) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 16

9 Οι αδυναμίες του Boolean μοντέλου Η αδυναμία ελέγχου του μεγέθους της απάντησης Παράδειγμα: Answer( Cheap Tickets Heraklion ) = 1 Answer( Cheap Tickets) = 1000 Answer( Cheap Heraklion) = 1000 Answer( Tickets Heraklion ) = 1000 Άρα είτε παίρνουμε μια απάντηση με ένα έγγραφο είτε ένα σύνολο 1000 εγγράφων. :( CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 17 Οι αδυναμίες του Boolean μοντέλου Άκαμπτο: AND σημαίνει όλα, OR σημαίνει οποιοδήποτε Δυσκολίες Ο έλεγχος του μεγέθους της απάντησης All matched documents will be returned Ικανοποιητική ακρίβεια (precision) συχνά σημαίνει απαράδεκτη ανάκληση (recall) Η διατύπωση των επερωτήσεων είναι δύσκολη για πολλούς χρήστες Η έκφραση σύνθετων πληροφοριακών αναγκών είναι δύσκολη Δεν μας λέει πώς να διατάξουμε την απάντηση All matched documents logically satisfy the query Τα μοντέλα κατάταξης (ranking models) έχουν αποδειχτεί καλύτερα στην πράξη Η υποστήριξη ανάδρασης συνάφειας δεν είναι εύκολη If a document is identified by the user as relevant or irrelevant, how should the query by modified? CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 18

10 Τα θετικά του Boolean μοντέλου Προβλέψιμο, εύκολα εξηγήσιμο Αποτελεσματικό όταν γνωρίζεις ρζ ακριβώς ρβ τι ψάχνεις και τι περιέχει η συλλογή Αποδοτική υλοποίηση CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 19 Στατιστικά Μοντέλα

11 Κοινά χαρακτηριστικά των Στατιστικών Μοντέλων Έγγραφο: σάκος (bag) λέξεων Bag = set that allows multiple occurences of the same element So we view a document as an unordered set of words with frequencies Επερώτηση: Σύνολο όρων με προαιρετικά βάρη: Weighted query terms: q=<database 0.5, text 0.8, information 0.> Unweighted query terms: q=<database text information > No Boolean conditions specified in the query Απάντηση: Διατεταγμένο σύνολο συναφών εγγράφων υπολογίζεται βάσει των συχνοτήτων εμφάνισης των λέξεων στα έγγραφα και στις επερωτήσεις CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 1 Στατιστικά Μοντέλα: Κρίσιμα Ερωτήματα Πώς να καθορίζουμε τη σπουδαιότητα ενός όρου σε ένα έγγραφο και στα πλαίσια ολόκληρης της συλλογής; Πώς να καθορίζουμε το βαθμό ομοιότητας μεταξύ ενός εγγράφου και μιας επερώτησης; CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete

12 Information Retrieval Models Vector Space Model (Διανυσματικό Μοντέλο) (το πιο διαδεδομένο δ δ μοντέλο ανάκτησης) ) Διανυσματικό Μοντέλο: Εισαγωγή K={k 1,,k t } : σύνολο όλων των λέξεων ευρετηρίασης Κάθε έγγραφο d j παριστάνεται με ένα διάνυσμα d j =(w 1j 1,j,,w, tj t,j) ) όπου w i,j [0,1] (πχ w i,j =0.3) Μια επερώτηση q παριστάνεται με ένα διάνυσμα q=(w 1,q,,w t,q ) όπου πάλι w i,q [0,1] R(d,q) εκφράζει το βαθμό ομοιότητας των διανυσμάτων d και q CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 4

13 Παράσταση εγγράφων στο Διανυσματικό Μοντέλο k 1 k. k t d 1 w 11 w 1 w t1 d w 1 w w t : : : : : : : : : : : : w d n w 1n w n w i,j [0,1] tn K={k 1,,k t } : σύνολο όλων των λέξεων ευρετηρίασης Κάθε έγγραφο d j παριστάνεται με το διάνυσμα d j =(w 1,j,,w t,j ) όπου: w ij i,j το βάρος της λέξης k i για το κείμενο d j CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 5 Βάρη Όρων: Συχνότητα όρου (tf) Οι πιο συχνοί όροι σε ένα έγγραφο είναι πιο σημαντικοί (υποδηλώνουν το περιεχόμενο του) freq ij = πλήθος εμφανίσεων του όρου i στο έγγραφο j Κανονικοποίηση tf ij =freq ij /max k {freq kj } όπου max k {freq kj } το μεγαλύτερο πλήθος εμφανίσεων ενός όρου στο έγγραφο j Παράδειγμα: Έστω το έγγραφο d = a a a a b b b c c c c freq a = 4, tf a = 4/4=1 freq b = 3, tf b = 3/4=0.75 CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 6

14 Παράδειγμα d1 = { a a a b c } d = { a a a d e } d3 = { a a a f g} Το a λαμβάνει το μεγαλύτερο βάρος (άρα το μεγαλύτερο tf) σε κάθε έγγραφο Ας σκεφτούμε ολόκληρη τη συλλογή. Μας επιτρέπει το a να διακρίνουμε τα κείμενα; Αν όχι μήπως δεν θα έπρεπε να λαμβάνει το μεγαλύτερο βάρος (στο διάνυσμα του κάθε εγγράφου); Αν η συλλογή είχε μόνο αυτά τα 3 έγγραφα (και ήταν σταθερή) θα μπορούσαμε ακόμα και να... αγνοήσουμε πλήρως τον όρο a από το ευρετήριο. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 7 Βάρη Όρων: Αντίστροφη Συχνότητα Εγγράφων (Inverse Document Frequency) Ιδέα: Όροι που εμφανίζονται σε πολλά διαφορετικά έγγραφα έχουν μικρή διακριτική ικανότητα df i = document frequency of term i πλήθος εγγράφων που περιέχουν τον όρο i idf i = inverse document frequency of term i := log (N/ df i ) (N: συνολικό πλήθος εγγράφων) Το idf αποτελεί μέτρο της διακριτικής ικανότητας του όρου ο λογάριθμος ελαφραίνει το βάρος του idf σε σχέση με το tf Παράδειγμα: Έστω Ν=10 και df computer =10, df aristotle =, Τότε, N/df computer =10/10=1, N/df aristotle =10/=5 Τότε, idf computer =log(1) =0, idf aristotle =log(5)=.3 CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 8

15 TF-IDF Weighting (βάρυνση TF-IDF) k 1 k. k t d 1 w 11 w 1 w t1 d w 1 w w t : : : : : : : : d n w 1n w n w tn w ij = tf ij idf i = tf ij log (N/ df i ) Ένας όρος που εμφανίζεται συχνά στο έγγραφο, αλλά σπάνια στην υπόλοιπη συλλογή, λαμβάνει υψηλό βάρος. Αν και έχουν προταθεί πολλοί άλλοι τρόποι βάρυνσης, το tf-idf δουλεύει πολύ καλά στην πράξη. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 9 Παράδειγμα υπολογισμού TF-IDF Έστω το ακόλουθο έγγραφο: d= A B A B C A Υποθέστε ότι η συλλογή περιέχει έγγραφα και οι συχνότητες κειμένου (document frequencies) αυτών των όρων είναι: Τότε: Α(50), Β(1300), C(50) Α: tf=3/3; idf = log(10000/50)= 5.3; tf-idf=5.3 B: tf=/3; idf = log(10000/1300)= ; tf-idf=1.3 C: tf=1/3; idf = log(10000/50)= 3.7; tf-idf=1. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 30

16 Διάνυσμα Επερώτησης Τα διανύσματα των επερωτήσεων θεωρούνται ως έγγραφα και επίσης βαρύνονται με tf-idf Μια επερώτηση δεν συγκροτείται πάντα από λίγες λέξεις. Μια επερώτηση μπορεί να έιναι μια παράγραφος κειμένου (ή ένα ολόκληρο έγγραφο) Εναλλακτικά, ο χρήστης μπορεί να δώσει τα βάρη των όρων της επερώτησης k 1 k. k t d 1 w 11 w 1 w t1 d w 1 w w t : : : : : : : : d n w 1n w n w tn q w 1q w q w tq w i,j [0,1] CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 31 Διανυσματικό Μοντέλο: K={k 1,,k t } : σύνολο όλων των λέξεων ευρετηρίασης Κάθε έγγραφο d j παριστάνεται με ένα διάνυσμα d j =(w 1j 1,j,,w, tj t,j) ) όπου w i,j = tf ij idf i Μια επερώτηση q παριστάνεται με ένα διάνυσμα δά q=(w 1,q,,w t,q ) όπου πάλι w i,q = tf iq idf i R(d,q) =? CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 3

17 Διανυσματικό Μοντέλο: Μέτρο Ομοιότητας Έστω οτι το λεξιλόγιο μας αποτελείται από 3 λέξεις Τ1, Τ και Τ3 Example: D 1 =T 1 +3T +5T 3 D = 3T 1 + 7T + T 3 Q = 0T 1 + 0T + T 3 5 T 3 D 1 = T 1 + 3T + 5T 3 Q = 0T 1 + 0T + T 3 3 T 1 D = 3T 1 + 7T + T 3 7 T Is D 1 or D more similar to Q? How to measure the degree of similarity? Distance? Angle? Projection? CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 33 Μέτρο Ομοιότητας: Εσωτερικό Γινόμενο (inner product) Η ομοιότητα μεταξύ των διανυσμάτων d και q ορίζεται ως το εσωτερικό τους γινόμενο: sim ( dj, q) = dj q = t i= 1 w ij w iq όπου wij το βάρος του όρου i στο έγγραφο j και wiq το βάρος του όρου i στην επερώτηση. Το πλήθος των όρων του λεξιλογίου είναι t Για δυαδικά (0/1) διανύσματα το εσωτερικό γινόμενο είναι ο αριθμός των matched query terms in the document (άρα το μέγεθος της τομής) Για βεβαρημένα διανύσματα, είναι το άθροισμα των γινομένων των βαρών των matched terms CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 34

18 Παράδειγμα Binary: d = 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0 q = 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1 sim(d, q) = 3 Size of vector = size of vocabulary = 7 0 means corresponding term not found in document or query Weighted: D 1 = T 1 + 3T + 5T 3 D = 3T 1 + 7T + 1T 3 Q = 0T 1 + 0T + T 3 sim(d 1, Q) = *0 + 3*0 + 5* = 10 sim(d, Q) = 3*0 + 7*0 + 1* = T 3 5 D 1 = T 1 + 3T + 5T 3 Q = 0T 1 + 0T + T 3 3 T D = 3T 1 + 7T + T 3 7 T CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 35 Ιδιότητες του Εσωτερικού Γινομένου Το εσωτερικό γινόμενο δεν είναι φραγμένο (unbounded) ευνοεί (μεροληπτεί) μεγάλα έγγραφα με μεγάλο πλήθος διαφορετικών όρων μετρά το πλήθος των όρων που κάνουν match, αλλά αγνοεί αυτούς που δεν κάνουν match CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 36

19 Μέτρο Ομοιότητας Συνημίτονου (Cosine) Μετρά το συνημίτονο της γωνίας μεταξύ των διανυσμάτων t 3 Εσωτερικό γινόμενο κανονικοποιημένο βάσει του μήκους των διανυσμάτων θ 1 CosSim(d j, q) = r d r d j j r q r q = t i = 1 t ( w w ij ij w i = 1 i = 1 t iq w ) iq D 1 Q θ t 1 t D D 1 = T 1 + 3T + 5T 3 CosSim(D 1, Q) = 10 / (4+9+5)(0+0+4) = 0.81 D = 3T 1 +7T +1T 3 CosSim(D, Q) = / (9+49+1)(0+0+4) = 0.13 Q = 0T 1 + 0T + T 3 D 1 is 6 times better than D using cosine similarity but only 5 times better using inner product. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 37 Διανυσματικό Μοντέλο: Παρατηρήσεις Πλεονεκτήματα Λαμβάνει υπόψη τις τοπικές (tf) και καθολικές (idf) συχνότητες όρων Παρέχει μερικό ταίριασμα (partial matching) και διατεταγμένα αποτελέσματα Τείνει να δουλεύει καλά στην πράξη, παρά τις αδυναμίες του Αποδοτική υλοποίηση για μεγάλες συλλογές εγγράφων Αδυναμίες Απουσία Σημασιολογίας (π.χ. χ σημασίας λέξεων) ) Απουσία Συντακτικής Πληροφορίας (π.χ. δομή φράσης, σειρά λέξεων, εγγύτητα λέξεων) Υπόθεση Ανεξαρτησίας Όρων (π.χ. αγνοεί τα συνώνυμα) Έλλειψη ελέγχου ala Boolean model (π.χ. δεν μπορούμε να απαιτήσουμε την παρουσία ενός όρου στο έγγραφο) Given a two-term term query q= A B, may prefer a document containing A frequently but not B, over a document that contains both A and B but both less frequently CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 38

20 Περίληψη του Διανυσματικού Μοντέλου K={k 1,,k t } : σύνολο όλων των λέξεων ευρετηρίασης Κάθε έγγραφο d j παριστάνεται με το διάνυσμα d j =(w 1j 1,j,,w, tj t,j) ) όπου w ij = tf ij idf i = tf ij log (N/ df i ) Μια επερώτηση q παριστάνεται με το διάνυσμα q=(w 1,q,,w t,q ) όπου w iq = tf iq idf i = tf iq log (N/ df i ) R(d j,q) = CosSim(d j, q) = r d r d j j q r r q = t i = 1 t ( w w ij ij i = 1 i = 1 w t iq w ) iq CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 39 Υπολογισμός του βαθμού συνάφειας Απλοϊκή Υλοποίηση 1) Φτιάξε το tf-idf διάνυσμα για κάθε έγγραφο dj ths συλλογής (έστω V το λεξιλόγιο) ) Φτιάξε το tf-idf διάνυσμα q της επερώτησης 3) Για κάθε έγγραφο d j του D Υπολόγισε το σκορ s j = cossim(d j, q) 4) Διέταξε τα έγγραφα σε φθίνουσα σειρά 5) Παρουσίασε τα έγγραφα στο χρήστη Χρονική πολυπλοκότητα λ του βήματος (3): O( V D ) D ) Πολύ ακριβό αν τα V και D είναι μεγάλα! V = 10,000; D = 100,000; V D = 1,000,000,000 CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 40

21 Υπολογισμός του βαθμού συνάφειας Καλύτερη (γρηγορότερη) Υλοποίηση Ένας όρος που δεν εμφανίζεται και στην επερώτηση και στο έγγραφο δεν επηρεάζει το βαθμό ομοιότητας συνημίτονου Το γινόμενο των βαρών είναι 0 και άρα δεν συνεισφέρει στο εσωτερικό γινόμενο Συνήθως η επερώτηση είναι μικρή, άρα το διάνυσμα της είναι εξαιρετικά «αραιό» => Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε ένα ευρετήριο ώστε να υπολογίσουμε το βαθμό ομοιότητας μόνο εκείνων των εγγράφων που περιέχουν τουλάχιστον έναν όρο της επερώτησης. 3) Για κάθε έγγραφο d j του D Υπολόγισε το σκορ s j = cossim(d j, q) Απλοϊκό 3 ) Για κάθε έγγραφο d j που περιέχει τουλάχιστον έναν όρο του query Υπολόγισε το σκορ s j = cossim(d j, q) Καλύτερο CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 41 Υπολογισμός του βαθμού συνάφειας Καλύτερη (γρηγορότερη) Υλοποίηση (ΙΙ) Q = k 1 k k n D 11 D 1B D 1 D B D n1 D nb Ας υποθέσουμε ότι ένας όρος της επερώτησης εμφανίζεται σε B έγγραφα Τότε η χρονική πολυπλοκότητα είναι O( Q B) Το κόστος αυτό είναι συνήθως πολύ μικρότερο του κόστους του απλοϊκού τρόπου (που είχε πολυπλοκότητα Ο( V D ), διότι: Q << V, δηλαδή δή ο αριθμός των λέξεων στην επερώτησης είναι πολύ μικρότερος του συνολικού αριθμού των λέξεων, και B << D, δηλαδή το πλήθος των έγγράφων που έχουν μια λέξη είναι πολύ μικρότερο του πλήθους των εγγράφων της συλλογής. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 4

22 Information Retrieval Models Extended d Boolean Model Κίνητρο Extended Boolean Model Το Boolean model είναι απλό και κομψό αλλά δεν παρέχει κατάταξη (διαβάθμιση των συναφών εγγράφων) Προσέγγιση Επέκταση του Boolean model με βάρυνση όρων και μερικό ταίριασμα Συνδιασμός χαρακτηριστικών του Vector model και ιδιοτήτων της Boolean algebra [Salton, Fox, and Wu, 1983] CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 44

23 Σκεπτικό / Κίνητρο Έστω q = k x ky. Σύμφωνα με το Boolean model ένα έγγραφο που περιέχει μόνο ένα από τα k x, k y είναι μη-συναφές, και μάλιστα τόσο μη-συναφές, όσο ένα έγγραφο που δεν περιέχει κανένα από τους όρους. CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 45 Έστω ότι έχουμε μόνο δύο όρους k x, k y Μπορούμε να θεωρήσουμε κάθε όρο ως μια διάσταση Άρα έγγραφα και επερωτήσεις απεικονίζονται στο D χώρο. Ένα έγγραφο d j τοποθετείται βάσει των, βαρών w x,j και w y,j. Έστω ότι τα βάρη αυτά είναι κανονικοποιημένα στο [0,1], π.χ. : w x,j = tf x,j idf x w y,j = tf y,j idf y Για συντομία έστω x = w x,j και y = w y,j Άρα οι συντεταγμένες του dj είναι οι (x,y) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 46

24 Η γενική ιδεά 1) (0,1) (1,1) (0,1) (1,1) d j+1 k y d j d j+1 k y (0,0) (1,0) k x d j (0,0) (1,0) k x Έστω q OR =k x v k y Έστω q AND =k x Λ k y Το σημείο (0,0) 0) είναι η θέση προς Το σημείο (1,1) είναι η πιο επιθυμητή θέση. αποφυγή. Άρα μπορούμε να θεωρήσουμε το Άρα μπορούμε να θεωρήσουμε την συμπλήρωμα της απόστασης του dj από απόσταση του dj από αυτό το σημείο αυτό το σημείο ως βαθμό ομοιότητας ως το βαθμό ομοιότητας CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 47 Η γενική ιδεά (ΙΙ) 1) (0,1) (1,1) (0,1) (1,1) d j+1 k y d j d j+1 k y (0,0) (1,0) Let q OR =k x v k y k x x + y sim( q OR, d) = d j (0,0) (1,0) Let q AND =k x Λ k y k x (1 x) + (1 y) sim( q AND, d) = 1 ( for normalisation to [0,1]) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 48

25 Γενικεύοντας την ιδέα (για > όρους) Μπορούμε να γενικεύσουμε το προηγούμενο μοντέλο χρησιμοποιώντας την Ευκλείδεια απόσταση στον t-διάστατο χώρο Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας p-norms που γενικεύουν την έννοια της απόστασης, όπου 1 p. Διαζευκτικές επερωτήσεις q OR = k1 V k V.. V km Συζευκτικές επερωτήσεις q AND = k1 Λ k Λ... Λ km 1 p p p x x p ( x m qor, d) = sim ( m p p x x m sim ( (1 1 ) (1 ) qand, d) = 1 m 1 p CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 49 Ισομετρικές καμπύλες p p p ( x + y ) L 1 L L x + y = 1 ( x + y ) = 1 max( x, y) = 1 CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 50

26 Μερικές ενδιαφέρουσες ιδιότητες Μεταβάλλοντας το p, μπορούμε να κάνουμε το μοντέλο να συμπεριφέρεται όπως το Vector, το Fuzzy (που θα δούμε στο επόμενο μάθημα), ή ενδιάμεσα σε αυτά τα δυο. Αν p = 1 τότε (Vector like) sim(q OR,dj) = sim(q AND,dj) = x xm m Αν p = τότε (Fuzzy like) sim(q OR,dj) = max (x i ) sim(q AND,dj) = min (x i ) Ερώτηση: Που πήγαν οι όροι της επερώτησης; CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 51 Σύνθετες επερωτήσεις Έστω q = (k1 Λ k) V k3 Εφαρμόζουμε μ τους ορισμούς σεβόμενοι τη σειρά,, εδώ: sim( q p (1 x x p p p 1 ) (1 ) + 1/ (1 ( ) ) + x p 3, d ) = p 1 p Έστω q=(k1v k) Λ k3 K1 and k should be used as in a vector system but the presence of k3 is required CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 5

27 Μερικές Παρατηρήσεις Είναι αρκετά ισχυρό μοντέλο με ενδιαφέρουσες ιδιότητες Η επιμεριστική μρ ιδιότητα δεν ισχύει: q1 = (k1 k) k3 q = (k1 k3) (k k3) sim(q1,dj) sim(q,dj) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 53 Διάρθρωση Εισαγωγή στα Μοντέλα Άντλησης Κατηγορίες Μοντέλων Απόλυτο και Κάλλιστο (ή Βέλτιστο) Ταίριασμα (Exact vs Best Match) Τα κλασσικά μοντέλα ανάκτησης Το Boolean Μοντέλο Στατιστικά Μοντέλα - Βάρυνση Όρων Το Διανυσματικό Μοντέλο Το Εκτεταμένο Boolean μοντέλο (Extended Boolean Model) CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete 54

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #04 Εισαγωγή στα Μοντέλα Ανάκτησης Πληροφορίας Boolean Μοντέλο 1 Άδεια χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

Part A. CS-463 Information Retrieval Systems. Yannis Tzitzikas. University of Crete. CS-463,Spring 05 PART (A) PART (C):

Part A. CS-463 Information Retrieval Systems. Yannis Tzitzikas. University of Crete. CS-463,Spring 05 PART (A) PART (C): CS-463 Information Systems Μοντέλα Ανάκτησης ( Models) Part A Yannis Tzitzikas University of Crete CS-463,Spring 05 Lecture : 3 Date : 1-3- ιάρθρωση PART (A) Ανάκτηση και Φιλτράρισµα Εισαγωγή στα Μοντέλα

Διαβάστε περισσότερα

Μοντέλα Ανάκτησης Ι (Retrieval Models)

Μοντέλα Ανάκτησης Ι (Retrieval Models) Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 006 Διάρθρωση HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Informaion Rerieval (IR) Sysems Μοντέλα Ανάκτησης Ι (Rerieval Models) Εισαγωγή στα Μοντέλα

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #05 Ακρίβεια vs. Ανάκληση Extended Boolean Μοντέλο Fuzzy Μοντέλο 1 Άδεια χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

Θα μιλήσουμε για ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης)

Θα μιλήσουμε για ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης) Θα μιλήσουμε για ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης) http://www.ics.forth.gr/~tzitzik/ Για το πιθανοκρατικό του καθ. Απ. Παπαδόπουλου (Αριστοτέλειο Παν.) Κεφάλαιο

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Ανάκτηση Πληροφορίας Το μοντέλο Boolean Το μοντέλο Vector Ταξινόμηση Μοντέλων IR Ανάκτηση Περιήγηση Κλασικά Μοντέλα Boolean Vector Probabilistic Δομικά Μοντέλα Non-Overlapping Lists Proximal Nodes Browsing

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Εαρινό Εξάμηνο. Φροντιστήριο 3.

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Εαρινό Εξάμηνο. Φροντιστήριο 3. Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY6 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών 007 008 Εαρινό Εξάμηνο Φροντιστήριο Retrieval Models Άσκηση Θεωρείστε μια συλλογή κειμένων που περιέχει τα ακόλουθα

Διαβάστε περισσότερα

Θα μιλήσουμε για ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης) http://www.ics.forth.

Θα μιλήσουμε για ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης) http://www.ics.forth. Θα μιλήσουμε για ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης) http://www.ics.forth.gr/~tzitzik/ Γιατοπιθανοτικότουκαθ. Απ. Παπαδόπουλου (Αριστοτέλειο Παν.) Κεφάλαιο 2

Διαβάστε περισσότερα

ΛΥΣΕΙΣ 2 ης ΣΕΙΡΑΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

ΛΥΣΕΙΣ 2 ης ΣΕΙΡΑΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ ΛΥΣΕΙΣ 2 ης ΣΕΙΡΑΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ Άσκηση 1 Θεωρείστε μια συλλογή κειμένων που περιέχει τα ακόλουθα 5 έγγραφα: Έγγραφο 1: «Computer Games» Έγγραφο 2: «Computer Games Computer Games» Έγγραφο 3: «Games Theory and

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) ιδακτικό βοήθηµα 2. Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & ικτύων

Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) ιδακτικό βοήθηµα 2. Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & ικτύων Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & ικτύων Ακαδηµαϊκό Έτος 2005-2006 ιδακτικό βοήθηµα 1 Καλύπτει το 60% του 510 σελίδες 1η

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR)

Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval IR) Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & ικτύων Ακαδηµαϊκό Έτος 2005-2006 ιδακτικό βοήθηµα 1 Καλύπτει το 60% του αντικειµένου

Διαβάστε περισσότερα

Θέμα : Retrieval Models. Ημερομηνία : 9 Μαρτίου 2006

Θέμα : Retrieval Models. Ημερομηνία : 9 Μαρτίου 2006 ΗΥ-464: Συστήματα Ανάκτησης Πληροφορίας Informaton Retreval Systems Πανεπιστήμιο Κρήτης Άνοιξη 2006 Φροντιστήριο 2 Θέμα : Retreval Models Ημερομηνία : 9 Μαρτίου 2006 Outlne Prevous Semester Exercses Set

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Το Πιθανοκρατικό Μοντέλο Κλασικά Μοντέλα Ανάκτησης Τρία είναι τα, λεγόμενα, κλασικά μοντέλα ανάκτησης: Λογικό (Boolean) που βασίζεται στη Θεωρία Συνόλων Διανυσματικό (Vector) που βασίζεται στη Γραμμική

Διαβάστε περισσότερα

ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 2 του βιβλίου. 2 ο ΜΕΡΟΣ

ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ.  Κεφάλαιο 2 του βιβλίου. 2 ο ΜΕΡΟΣ ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης) http://www.ics.forth.gr/~tzitzik/ Για το πιθανοκρατικό του καθ. Απ. Παπαδόπουλου (Αριστοτέλειο Παν.) Κεφάλαιο 2 του βιβλίου

Διαβάστε περισσότερα

Διαχείριση εγγράφων. Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκων: Μ. Χαλκίδη

Διαχείριση εγγράφων. Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκων: Μ. Χαλκίδη Διαχείριση εγγράφων Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκων: Μ. Χαλκίδη Απεικόνιση κειμένων για Information Retrieval Δεδομένου ενός κειμένου αναζητούμε μια μεθοδολογία απεικόνισης του γραμματικού χώρου

Διαβάστε περισσότερα

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 7 ο : Ανάκτηση πληροφορίας. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 7 ο : Ανάκτηση πληροφορίας. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος: ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 7 ο : Ανάκτηση πληροφορίας Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Οι διαφάνειες αυτού του μαθήματος βασίζονται

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 8: Λανθάνουσα Σημασιολογική Ανάλυση (Latent Semantic Analysis) Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό

Διαβάστε περισσότερα

Προτεινόμενες Λύσεις 1 ης Σειράς Ασκήσεων (Αξιολόγηση της Αποτελεσματικότητας της Ανάκτησης & Μοντέλα Ανάκτησης)

Προτεινόμενες Λύσεις 1 ης Σειράς Ασκήσεων (Αξιολόγηση της Αποτελεσματικότητας της Ανάκτησης & Μοντέλα Ανάκτησης) Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΗΥ463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών 28-29 Εαρινό Εξάμηνο Προτεινόμενες Λύσεις 1 ης Σειράς Ασκήσεων (Αξιολόγηση της Αποτελεσματικότητας της Ανάκτησης &

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση πληροφορίας

Ανάκτηση πληροφορίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ανάκτηση πληροφορίας Ενότητα 3: Μοντελοποίηση: Boolean μοντέλο Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

6. Βαθμολόγηση, Στάθμιση Όρων, και το Μοντέλο Διανυσματικού Χώρου

6. Βαθμολόγηση, Στάθμιση Όρων, και το Μοντέλο Διανυσματικού Χώρου Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 6. Βαθμολόγηση, Στάθμιση Όρων, και το Μοντέλο Διανυσματικού Χώρου Ανάκτηση Πληροφοριών Χρήστος ουλκερίδης

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #06 Πιθανοτικό Μοντέλο 1 Άδεια χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 4: Μοντελοποίηση: Διανυσματικό μοντέλο Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Part B. CS-463 Information Retrieval Systems. Yannis Tzitzikas. University of Crete. CS-463,Spring 05 PART (A) PART (C):

Part B. CS-463 Information Retrieval Systems. Yannis Tzitzikas. University of Crete. CS-463,Spring 05 PART (A) PART (C): CS-463 Information Systems Μοντέλα Ανάκτησης ( Models) Part B Yannis Tzitzikas University of Crete CS-463,Spring 05 Lecture : 4 Date : 3-3- ιάρθρωση ιάλεξης PART (A) Ανάκτηση και Φιλτράρισµα Εισαγωγή στα

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 7: Βαθμολόγηση. Στάθμιση όρων. Το μοντέλο διανυσματικού χώρου. 1 Κεφ. 6 Τι θα δούμε σήμερα; Βαθμολόγηση

Διαβάστε περισσότερα

Τι (άλλο) θα δούμε σήμερα;

Τι (άλλο) θα δούμε σήμερα; Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη6: Βαθμολόγηση. Στάθμιση όρων. Το μοντέλο διανυσματικού χώρου. 1 Κεφ. 6 Τι (άλλο) θα δούμε σήμερα;

Διαβάστε περισσότερα

Μοντέλα Ανάκτησης IΙ (Retrieval Models)

Μοντέλα Ανάκτησης IΙ (Retrieval Models) Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2008 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Μοντέλα Ανάκτησης IΙ (Retrieval Models) Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 5: Μοντελοποίηση: Πιθανοκρατικό Μοντέλο Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Ανάκτηση Πληροφορίας Αποτίμηση Αποτελεσματικότητας Μέτρα Απόδοσης Precision = # σχετικών κειμένων που επιστρέφονται # κειμένων που επιστρέφονται Recall = # σχετικών κειμένων που επιστρέφονται # συνολικών

Διαβάστε περισσότερα

Part C. CS-463 Information Retrieval Systems. Yannis Tzitzikas. University of Crete PART (C): CS-463,Spring 05 PART (A)

Part C. CS-463 Information Retrieval Systems. Yannis Tzitzikas. University of Crete PART (C): CS-463,Spring 05 PART (A) CS-463 Information Systems Μοντέλα Ανάκτησης ( Models) Part C Yannis Tzitzikas University of Crete CS-463,Spring 05 Lecture : 5 Date : 8-3- ιάρθρωση ιάλεξης PART (A) Ανάκτηση και Φιλτράρισµα Εισαγωγή στα

Διαβάστε περισσότερα

Εργασία Μαθήματος Αξία: 40% του τελικού σας βαθμού Ανάθεση: Παράδοση:

Εργασία Μαθήματος Αξία: 40% του τελικού σας βαθμού Ανάθεση: Παράδοση: Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΗΥ463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών 2009-2010 Φθινοπωρινό Εξάμηνο Εργασία Μαθήματος Αξία: 40% του τελικού σας βαθμού Ανάθεση: Παράδοση: Σκοπός αυτής της

Διαβάστε περισσότερα

ΗΥ-463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval Systems

ΗΥ-463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval Systems ΗΥ-463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Systems Πανεπιστήμιο Κρήτης, Άνοιξη Γιάννης Τζίτζικας Lecture : 1 Date : 22-2- Title : Administration εδοµένα Το Αντικείµενο του Μαθήµατος Μια συλλογή

Διαβάστε περισσότερα

Προσωπικό. Ιστοσελίδα μαθήματος. ΗΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών. Διδακτικές μονάδες: 4 Προαπαιτούμενα. Εβδομαδιαίο Πρόγραμμα : Παρακολούθηση

Προσωπικό. Ιστοσελίδα μαθήματος. ΗΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών. Διδακτικές μονάδες: 4 Προαπαιτούμενα. Εβδομαδιαίο Πρόγραμμα : Παρακολούθηση Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HY463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών (CS463 - Information Retrieval Systems) Διδακτικές μονάδες: 4 Προαπαιτούμενα ΗΥ240 - Δομές Δεδομένων ΗΥ463

Διαβάστε περισσότερα

ιασπορά πληροφορίας βασισµένη σε σηµασιολογικές συσχετίσεις

ιασπορά πληροφορίας βασισµένη σε σηµασιολογικές συσχετίσεις ιασπορά πληροφορίας βασισµένη σε σηµασιολογικές συσχετίσεις Κατζαγιαννάκη Γ. Ειρήνη Ηλέκτρα Μεταπτυχιακή Εργασία Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Κρήτης Περίληψη Σε ένα σύστηµα επιλεκτικής διασποράς

Διαβάστε περισσότερα

ΑΣΚΗΣΗ. Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων

ΑΣΚΗΣΗ. Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων Γλωσσική Τεχνολογία Ακαδημαϊκό Έτος 2011-2012 Ημερομηνία Παράδοσης: Στην εξέταση του μαθήματος ΑΣΚΗΣΗ Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων Σκοπός της άσκησης είναι η υλοποίηση ενός συστήματος επεξεργασίας

Διαβάστε περισσότερα

Posting File. D i. tf key1 [position1 position2 ] D j tf key2... D l.. tf keyl

Posting File. D i. tf key1 [position1 position2 ] D j tf key2... D l.. tf keyl ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΗΥ463 Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών Εργασία: Ανεστραµµένο Ευρετήριο Εισαγωγή Σκοπός της εργασίας είναι η δηµιουργία ενός ανεστραµµένου ευρετηρίου για τη µηχανή αναζήτησης Μίτος, το

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς. Διάλεξη #03

Ανάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς. Διάλεξη #03 Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #03 Βασικές έννοιες Ανάκτησης Πληροφορίας Δομή ενός συστήματος IR Αναζήτηση με keywords ευφυής

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Ανάκληση Πληποφοπίαρ Information Retrieval Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Διάλεξη 4η: 04/03/2017 1 Phrase queries 2 Ερωτήματα φράσεως Έστω ότι επιθυμούμε ν απαντήσουμε ερωτήματα της μορφής stanford university

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ & ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ & ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΣΤΟΝ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟ ΙΣΤΟ & ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ 5//013 ο ΓΛΩΣΣΑ ΚΑΙ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Ενότητες Εισαγωγή Συστήματα Aνάκτησης πληροφορίας Κατασκευή ερωτημάτων Δεικτοδότηση Αναζήτηση στο

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #10 εικτοδότηση και Αναζήτηση Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Ανάκτηση Πληροφορίας 1 Άδεια

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and File Organization) ΜΕΡΟΣ Ι

Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and File Organization) ΜΕΡΟΣ Ι Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and File Organization) ΜΕΡΟΣ Ι Κεφάλαιο 8 Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 Ανάκτηση Πληροφορίας 2009-2010 1 Δομές

Διαβάστε περισσότερα

Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων

Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων Γλωσσική Τεχνολογία Ακαδημαϊκό Έτος 2011-2012 - Project Σεπτεμβρίου Ημερομηνία Παράδοσης: Στην εξέταση του μαθήματος Εξέταση: Προφορική, στο τέλος της εξεταστικής. Θα βγει ανακοίνωση στο forum. Ομάδες

Διαβάστε περισσότερα

Μοντελοποίηση. Μοντέλα IR που έχουν προταθεί και χρησιµοποιούνται από υπάρχοντα συστήµατα.

Μοντελοποίηση. Μοντέλα IR που έχουν προταθεί και χρησιµοποιούνται από υπάρχοντα συστήµατα. Μοντελοποίηση Μοντέλα I που έχουν προταθεί και χρησιµοποιούνται από υπάρχοντα συστήµατα. Ταξινόµηση Μοντέλων I etreval Browsng Κλασικά Μοντέλα Boolean Vector robablstc οµικά Μοντέλα Non-Overlappng Lsts

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009. HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009. HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας άλ ιάλεξη :

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2007 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη : 14a

Διαβάστε περισσότερα

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 10 ο : Αποσαφήνιση εννοιών λέξεων. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 10 ο : Αποσαφήνιση εννοιών λέξεων. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος: ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 10 ο : Αποσαφήνιση εννοιών λέξεων Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 2013 Οι διαφάνειες αυτού του μαθήματος

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 9: Ανάδραση Σχετικότητας (Relevance Feedback ή RF) Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2008 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη : 14a

Διαβάστε περισσότερα

Γλωσσικη τεχνολογια. Προεπεξεργασία Κειμένου

Γλωσσικη τεχνολογια. Προεπεξεργασία Κειμένου Γλωσσικη τεχνολογια Προεπεξεργασία Κειμένου Στόχος Επεξεργασίας Γραπτό κείμενο: Τρόπος επικοινωνίας Φέρει σημασιολογικό περιεχόμενο Αναζητούμε τρόπο να: Μετρήσουμε το πληροφοριακό περιεχόμενο Ποσοτικοποιήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

Φροντιστήριο 5. Το πρώτο πράγµα λοιπόν που πρέπει να κάνουµε είναι να βρούµε τις πιθανότητες εµφάνισης των συµβόλων. Έτσι έχουµε:

Φροντιστήριο 5. Το πρώτο πράγµα λοιπόν που πρέπει να κάνουµε είναι να βρούµε τις πιθανότητες εµφάνισης των συµβόλων. Έτσι έχουµε: Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY463 - Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών 2006-2007 Εαρινό Εξάµηνο Φροντιστήριο 5 Άσκηση 1 Θεωρείστε το αλφάβητο {α,β,γ,δ,ε} και την εξής φράση: «α α β γ

Διαβάστε περισσότερα

EFFICIENT TOP-K QUERYING OVER SOCIAL-TAGGING NETWORKS

EFFICIENT TOP-K QUERYING OVER SOCIAL-TAGGING NETWORKS EFFICIENT TOP-K QUERYING OVER SOCIAL-TAGGING NETWORKS Ralf Schenkel, Tom Crecelious, Mouna Kacimi, Sebastian Michel, Thomas Neumann, Josiane Xavier Parreira, Gerhard Weikum ΠΡΟΒΛΗΜΑ Εύρεση ενός αποτελεσματικού

Διαβάστε περισσότερα

Πιθανοκρατικό μοντέλο

Πιθανοκρατικό μοντέλο Πιθανοκρατικό μοντέλο Το μοντέλο MAP Αλέξανδρος Γκιμπερίτης Βασίλης Μπούργος Δημήτρης Σουραβλιάς 1 Εισαγωγικές έννοιες Κάθε έγγραφο d της συλλογής παριστάνεται από το δυαδικό διάνυσμα x = (x 1, x 2,...,

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης

Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2006 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ευρετηριασμός, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων Κειμένων (Indexing,

Διαβάστε περισσότερα

Λύση (από: Τσιαλιαμάνης Αναγνωστόπουλος Πέτρος) (α) Το trie του λεξιλογίου είναι

Λύση (από: Τσιαλιαμάνης Αναγνωστόπουλος Πέτρος) (α) Το trie του λεξιλογίου είναι Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών 2006-2007 Εαρινό Εξάμηνο 3 η Σειρά ασκήσεων (Ευρετηρίαση, Αναζήτηση σε Κείμενα και Άλλα Θέματα) (βαθμοί 12: όποιος

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή Επεξεργασία Ερωτήσεων Σ Β Βάση εδομένων Η ομή ενός ΣΒ Βάσεις Δεδομένων 2006-2007 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Βάσεις Δεδομένων 2006-2007 Ευαγγελία Πιτουρά 2 Εισαγωγή Εισαγωγή ΜΕΡΟΣ 1 (Χρήση Σ Β ) Γενική

Διαβάστε περισσότερα

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Εξαγωγή σχέσεων μεταξύ οντοτήτων από το αρχείο της εφημερίδας «ΤΑ ΝΕΑ» με χρήση τεχνικών μη-επιβλεπόμενης μάθησης

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Εξαγωγή σχέσεων μεταξύ οντοτήτων από το αρχείο της εφημερίδας «ΤΑ ΝΕΑ» με χρήση τεχνικών μη-επιβλεπόμενης μάθησης Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολη Ηλεκτρολογων Μηχανικων και Μηχανικων Υπολογιστων Τομεας Τεχνολογιας Πληροφορικης και Υπολογιστων Εξαγωγή σχέσεων μεταξύ οντοτήτων από το αρχείο της εφημερίδας «ΤΑ ΝΕΑ»

Διαβάστε περισσότερα

Φροντιστήριο 4. Άσκηση 1. Λύση. Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY463 - Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών Εαρινό Εξάµηνο

Φροντιστήριο 4. Άσκηση 1. Λύση. Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY463 - Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών Εαρινό Εξάµηνο Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY463 - Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών 2007-2008 Εαρινό Εξάµηνο Άσκηση 1 Φροντιστήριο 4 Θεωρείστε ένα έγγραφο με περιεχόμενο «αυτό είναι ένα κείμενο και

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Ανάπτυξη εφαρμογής

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης

Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and

Διαβάστε περισσότερα

Parallel and Distributed IR

Parallel and Distributed IR Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Parallel and Distributed IR Παράλληλη η και Κατανεμημένη η ΑΠ Γιάννης

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης

Δομές Ευρετηρίου: Διάρθρωση Διάλεξης Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ευρετηρίαση, Αποθήκευση και Οργάνωση Αρχείων (Indexing, Storage and

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή Επεξεργασία Ερωτήσεων ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήματος 1. Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασμός) 2. Προγραμματισμός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL) ημιουργία/κατασκευή Εισαγωγή εδομένων

Διαβάστε περισσότερα

Λύσεις 1 ης Σειράς Ασκήσεων (Αξιολόγηση της Αποτελεσµατικότητας της Ανάκτησης)

Λύσεις 1 ης Σειράς Ασκήσεων (Αξιολόγηση της Αποτελεσµατικότητας της Ανάκτησης) Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-6 Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών 7-8 Εαρινό Εξάµηνο Άσκηση Λύσεις ης Σειράς Ασκήσεων (Αξιολόγηση της Αποτελεσµατικότητας της Ανάκτησης) Θεωρείστε µια

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση πληροφορίας

Ανάκτηση πληροφορίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ανάκτηση πληροφορίας Ενότητα 2: Μέτρηση Αποτελεσματικότητας Συστημάτων Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας. Φροντιστήριο 3

Ανάκτηση Πληροφορίας. Φροντιστήριο 3 Ανάκτηση Πληροφορίας Φροντιστήριο 3 Τσιράκης Νίκος Νοέμβριος 2007 2 Περιεχόμενα Ανεστραμμένα Αρχεία Εισαγωγή Δημιουργία Συμπίεση Πιθανοτικά Μοντέλα 3 Ανεστραμμένα Αρχεία 4 Εισαγωγή Με ποιους τρόπους μπορούμε

Διαβάστε περισσότερα

Information Integration from the

Information Integration from the Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 ΗΥ562 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων Ενότητα Information Integration from the Information Retrieval (IR) perspective Διδάσκων: Γιάννης

Διαβάστε περισσότερα

Το εσωτερικό ενός Σ Β

Το εσωτερικό ενός Σ Β Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήµατος Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασµός) Προγραµµατισµός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL) ηµιουργία/κατασκευή Εισαγωγή εδοµένων

Διαβάστε περισσότερα

ΗΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems

ΗΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2007 ΗΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη : 1 Ημερομηνία : 14-3-2007 Θέμα : ιαδικαστικά

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Επεξεργασία Ερωτήσεων Θα δούμε την «πορεία» μιας SQL ερώτησης (πως εκτελείται) Ερώτηση SQL Ερώτηση ΣΒΔ Αποτέλεσμα 2 Βήματα Επεξεργασίας Τα βασικά βήματα στην επεξεργασία

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή. Γενική Εικόνα του Μαθήµατος. Το εσωτερικό ενός Σ Β. Εισαγωγή. Εισαγωγή Σ Β Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήµατος Αρχεία δεδοµένων

Εισαγωγή. Γενική Εικόνα του Μαθήµατος. Το εσωτερικό ενός Σ Β. Εισαγωγή. Εισαγωγή Σ Β Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήµατος Αρχεία δεδοµένων Βάσεις εδοµένων 2003-2004 Ευαγγελία Πιτουρά 1 ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήµατος Επεξεργασία Ερωτήσεων Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασµός) Προγραµµατισµός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL)

Διαβάστε περισσότερα

Μία αξιωματική προσέγγιση για τη διαφοροποίηση των αποτελεσμάτων

Μία αξιωματική προσέγγιση για τη διαφοροποίηση των αποτελεσμάτων Μία αξιωματική προσέγγιση για τη διαφοροποίηση των αποτελεσμάτων ΜΑΘΗΜΑ Ανάκτηση Πληροφορίας Παππάς Χρήστος Ιωάννινα, Ιανουάριος 2010 Διάρθρωση Εισαγωγή Πρόβλημα Σημαντικότητα Ενδιαφέροντα θέματα Τεχνικό

Διαβάστε περισσότερα

Προσωπικό. Ιστοσελίδα μαθήματος. Σειρές Ασκήσεων. Διδακτικό Ύλικό. HY463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών (CS463 - Information Retrieval Systems)

Προσωπικό. Ιστοσελίδα μαθήματος. Σειρές Ασκήσεων. Διδακτικό Ύλικό. HY463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών (CS463 - Information Retrieval Systems) Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2006 HY463 Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών (CS463 - Information Retrieval Systems) Διδακτικές μονάδες: 4 Προαπαιτούμενα ΗΥ240 - Δομές Δεδομένων ΗΥ463

Διαβάστε περισσότερα

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =

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

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή Σ Β Σύνολο από προγράμματα για τη διαχείριση της Β Επεξεργασία Ερωτήσεων Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήματος Αρχεία δεδομένων ΒΑΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ Σύστημα Βάσεων εδομένων (ΣΒ ) Βάσεις Δεδομένων 2007-2008

Διαβάστε περισσότερα

EE512: Error Control Coding

EE512: Error Control Coding EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται

Διαβάστε περισσότερα

If we restrict the domain of y = sin x to [ π, π ], the restrict function. y = sin x, π 2 x π 2

If we restrict the domain of y = sin x to [ π, π ], the restrict function. y = sin x, π 2 x π 2 Chapter 3. Analytic Trigonometry 3.1 The inverse sine, cosine, and tangent functions 1. Review: Inverse function (1) f 1 (f(x)) = x for every x in the domain of f and f(f 1 (x)) = x for every x in the

Διαβάστε περισσότερα

Gemini, FastMap, Applications. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών

Gemini, FastMap, Applications. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών Gemini,, Applications Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών Εαρινό Εξάμηνο 2011-2012 Table of contents 1 Table of contents 1 2 Table of contents 1 2 3 Table of contents

Διαβάστε περισσότερα

If we restrict the domain of y = sin x to [ π 2, π 2

If we restrict the domain of y = sin x to [ π 2, π 2 Chapter 3. Analytic Trigonometry 3.1 The inverse sine, cosine, and tangent functions 1. Review: Inverse function (1) f 1 (f(x)) = x for every x in the domain of f and f(f 1 (x)) = x for every x in the

Διαβάστε περισσότερα

Διάρθρωση. Στατιστικά Κειμένου Text Statistics. Συχνότητα Εμφάνισης Λέξεων Ο Νόμος του Zipf Ο Νόμος του Heaps. Ανάκτηση Πληροφορίας 2008-2009 1

Διάρθρωση. Στατιστικά Κειμένου Text Statistics. Συχνότητα Εμφάνισης Λέξεων Ο Νόμος του Zipf Ο Νόμος του Heaps. Ανάκτηση Πληροφορίας 2008-2009 1 Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2008 Στατιστικά Κειμένου Text Statistics CS463 - Information Retrieval Systems Yannis Tzitzikas, U. of Crete, Spring 2008 1 Διάρθρωση Συχνότητα Εμφάνισης

Διαβάστε περισσότερα

Η ακρίβεια ορίζεται σαν το πηλίκο των ευρεθέντων συναφών εγγράφων προς τα ευρεθέντα έγγραφα. Άρα για τα τρία συστήµατα έχουµε τις εξής τιµές:

Η ακρίβεια ορίζεται σαν το πηλίκο των ευρεθέντων συναφών εγγράφων προς τα ευρεθέντα έγγραφα. Άρα για τα τρία συστήµατα έχουµε τις εξής τιµές: Πανεπιστήµιο Κρήτης, Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY463 - Συστήµατα Ανάκτησης Πληροφοριών 2005-2006 Εαρινό Εξάµηνο 1 η Σειρά Ασκήσεων (Αξιολόγηση Αποτελεσµατικότητας Ανάκτησης) Άσκηση 1 (4 βαθµοί) Θεωρείστε

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων Βάσεις Δεδομένων 2013-2014 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Επεξεργασία Ερωτήσεων Θα δούμε την «πορεία» μιας SQL ερώτησης (πως εκτελείται) Ερώτηση SQL Ερώτηση ΣΒΔ Αποτέλεσμα Βάσεις

Διαβάστε περισσότερα

4 η Σειρά ασκήσεων (Συμπίεση, Ομαδοποίηση, Ευρετηρίαση Πολυμέσων, Κατανεμημένη Ανάκτηση)

4 η Σειρά ασκήσεων (Συμπίεση, Ομαδοποίηση, Ευρετηρίαση Πολυμέσων, Κατανεμημένη Ανάκτηση) Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY463 -Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών 2005-2006 Εαρινό Εξάμηνο 4 η Σειρά ασκήσεων (Συμπίεση, Ομαδοποίηση, Ευρετηρίαση Πολυμέσων, Κατανεμημένη Ανάκτηση)

Διαβάστε περισσότερα

Η ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΣΤΟ ΣΥΓΧΡΟΝΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ

Η ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΣΤΟ ΣΥΓΧΡΟΝΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Η ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΣΤΟ ΣΥΓΧΡΟΝΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Ιόνιο Πανεπιστήµιο Τµήµα Αρχειονοµίας-Βιβλιοθηκονοµίας Μεταπτυχιακό Πρόγραµµα Σπουδών2007-2008 ιδάσκουσα: Κατερίνα Τοράκη (Οι διαλέξεις περιλαµβάνουν

Διαβάστε περισσότερα

Ιεραρχική αναλυση αποφασεων Analytic hierarchy process (AHP)

Ιεραρχική αναλυση αποφασεων Analytic hierarchy process (AHP) Ιεραρχική αναλυση αποφασεων Analytic hierarchy process (AHP) Εισαγωγή Παρουσιάστηκε από τον Thomas L. Saaty τη δεκαετία του 70 Μεθοδολογία που εφαρμόζεται στην περιοχή των Multicriteria Problems Δίνει

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 1. Εισαγωγή 1

Κεφάλαιο 1. Εισαγωγή 1 Κεφάλαιο 1. Εισαγωγή 1 1.1 Η ανάγκη για Ανάκτηση Πληροφορίας Η επιστήµη της Ανάκτησης Πληροφορίας (ΑΠ στο εξής), ασχολείται µε την αναπαράσταση, την αποθήκευση, την οργάνωση και την πρόσβαση σε πληροφοριακά

Διαβάστε περισσότερα

ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά. Κεφάλαια 6, 7: Βαθμολόγηση. Στάθμιση όρων. Το μοντέλο διανυσματικού χώρου.

ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά. Κεφάλαια 6, 7: Βαθμολόγηση. Στάθμιση όρων. Το μοντέλο διανυσματικού χώρου. ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Κεφάλαια 6, 7: Βαθμολόγηση. Στάθμιση όρων. Το μοντέλο διανυσματικού χώρου. 1 Κεφ. 6 Τι θα δούμε σήμερα; Βαθμολόγηση και κατάταξη εγγράφων Στάθμιση

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Ανάκληση Πληποφοπίαρ Information Retrieval Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Διάλεξη 5η: 06/03/2017 1 WILD-CARD Ερωτήματα 2 Sec. 3.2 Ερωτήματα με χαρακτήρες wild-card: * mon*: να βρεθούν όλα τα έγγραφα που περιέχουν

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Προεπεξεργασία Κειμένου

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Προεπεξεργασία Κειμένου ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Προεπεξεργασία Κειμένου Στόχος Επεξεργασίας Γραπτό κείμενο: Τρόπος επικοινωνίας Φέρει σημασιολογικό περιεχόμενο Αναζητούμε τρόπο να: Μετρήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

Query-Driven Indexing for Scalable Peer-to-Peer Text Retrieval. Gleb Skobeltsyn, Toan Luu, Ivana Podnar Zarko, Martin Rajman, Karl Aberer

Query-Driven Indexing for Scalable Peer-to-Peer Text Retrieval. Gleb Skobeltsyn, Toan Luu, Ivana Podnar Zarko, Martin Rajman, Karl Aberer Query-Driven Indexing for Scalable Peer-to-Peer Text Retrieval Gleb Skobeltsyn, Toan Luu, Ivana Podnar Zarko, Martin Rajman, Karl Aberer Περιγραφή του προβλήματος Ευρετηριοποίηση μεγάλων συλλογών εγγράφων

Διαβάστε περισσότερα

Υποερωτήματα στην SQL Αθανάσιος Σταυρακούδης http://stavrakoudis.econ.uoi.gr 1 / 31 Η ανάγκη για υποερώτημα Ποιος υπάλληλος παίρνει το μεγαλύτερο μισθό; Αν ξέραμε το μεγαλύτερο μισθό, πχ 2000, θα γράφαμε:

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

Εισαγωγή στους. Υπολογιστές

Εισαγωγή στους. Υπολογιστές Εισαγωγή στους Ηλεκτρονικούς Υπολογιστές Εισαγωγή γή στον επιστημονικό προγραμματισμό 2 ο Μάθημα Λεωνίδας Αλεξόπουλος Λέκτορας ΕΜΠ E mail: leo@mail.ntua.gr URL: http://users.ntua.gr/leo Μελάς Ιωάννης Υποψήφιος

Διαβάστε περισσότερα

2 Composition. Invertible Mappings

2 Composition. Invertible Mappings Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,

Διαβάστε περισσότερα

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011 Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην. Εισαγωγή Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος. συστήματος. Αρχεία δεδομένων

Εισαγωγή στην. Εισαγωγή Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος. συστήματος. Αρχεία δεδομένων Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή Σ Β Σύνολο από προγράμματα για τη διαχείριση της Β Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος ΒΑΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ Αρχεία δεδομένων συστήματος Σύστημα Βάσεων εδομένων (ΣΒ ) 2 :

Διαβάστε περισσότερα

7. Υπολογισμός Βαθμολογιών σε ένα Πλήρες Σύστημα Αναζήτησης

7. Υπολογισμός Βαθμολογιών σε ένα Πλήρες Σύστημα Αναζήτησης Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 7. Υπολογισμός Βαθμολογιών σε ένα Πλήρες Σύστημα Αναζήτησης Ανάκτηση Πληροφοριών Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών ΗΥ-463

Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών ΗΥ-463 ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ COMPUTER SCIENCE DEPARTMENT UNIVERSITY OF CRETE Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών ΗΥ-463 4 η Σειρά Ασκήσεων Ψαράκη Μαρία-Γεωργία ΜΕΤ 556 psaraki@csd.uoc.gr Εαρινό Εξάμηνο 2008-2009

Διαβάστε περισσότερα