Information Retrieval

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Information Retrieval"

Transcript

1 Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 5: Κατασκευή Ευρετηρίου. Στατιστικά Συλλογής. 1

2 Κεφ. 3 Τι είδαμε στο προηγούμενο μάθημα Ανάκτηση Ανεκτική σε Σφάλματα Διόρθωση λαθών 2

3 Κεφ. 3.3 Διόρθωση ορθογραφικών λαθών Δύο βασικές χρήσεις Διόρθωση των εγγράφων που ευρετηριοποιούνται Διόρθωση των ερωτημάτων ώστε να ανακτηθούν «σωστές» απαντήσεις Δυο βασικές κατηγορίες: Μεμονωμένες λέξεις Εξέτασε κάθε λέξη μόνη της για λάθη Δεν πιάνει typos που έχουν ως αποτέλεσμα σωστά γραμμένες λέξεις π.χ., from form Βασισμένη σε συμφραζόμενα (context sensitive) Κοιτά στις λέξεις γύρω, π.χ., I flew form Heathrow to Narita. 3

4 Κεφ Διόρθωση μεμονωμένης λέξης Θεμελιώδης υπόθεση υπάρχει ένα λεξικό που μας δίνει τη σωστή ορθογραφία Δυο βασικές επιλογές για αυτό το λεξικό Ένα standard λεξικό Το λεξικό της συλλογής (corpus) Δοθέντος ενός λεξικού και μιας ακολουθίας χαρακτήρων Q, επέστρεψε τις λέξεις του λεξικού που είναι πιο κοντά στο Q Εξετάσαμε δύο ορισμούς εγγύτητας: Την απόσταση διόρθωσης (edit distance) και την σταθμισμένη εκδοχή της Επικάλυψη (overlap) n-γραμμάτων 4

5 κεφ Απόσταση διόρθωσης (Edit distance) ΟΡΙΣΜΟΣ: Δοθέντων δυο αλφαριθμητικών (strings) S 1 and S 2, ο ελάχιστος αριθμός πράξεων για τη μετατροπή του ενός στο άλλο Υπολογισμός με χρήση δυναμικού προγραμματισμού: Ο βέλτιστος τρόπος από μια λέξη σε μια άλλη, βασίζεται στο βέλτιστο τρόπο από κάποιο πρόθεμα της πρώτης σε πρόθεμα της δεύτερης Έναν Πίνακα Γραμμές: Γράμματα (προθέματα) της πρώτη λέξης Στήλες: Γράμματα (προθέματα) της δεύτερης λέξης Θέσεις του πίνακα: βέλτιστο κόστος (απόσταση) 5

6 Κεφ Υπολογισμός απόστασης διόρθωσης String s 2 cats fast String s 1 Κάθε στοιχείο m[i, j] του πίνακα μας δίνει το βέλτιστο κόστος (απόσταση) για να πάμε από το πρόθεμα μήκους i του s 1 στο πρόθεμα μήκους j του s 2 6

7 Κεφ Υπολογισμός απόστασης διόρθωσης Κόστος από τον πάνω αριστερό γείτονα Copy ή Replace Κόστος από τον αριστερό γείτονα Insert Κόστος από τον πάνω γείτονα Delete Το μικρότερο από τα 3 κόστη 7

8 Κεφ Υπολογισμός απόστασης: παράδειγμα 8

9 Κεφ Χρήση των αποστάσεων διόρθωσης 1. Δοθείσας μιας ερώτησης, πρώτα απαρίθμησε όλες τις ακολουθίες χαρακτήρων μέσα σε μια προκαθορισμένη (σταθμισμένη) απόσταση διόρθωσης (π.χ., 2) 2. Βρες την τομή αυτού του συνόλου με τις «σωστές» λέξεις 3. Πρότεινε τους όρους που βρήκες στο χρήστη Εναλλακτικά, Ψάξε όλες τις πιθανές διορθώσεις στο αντεστραμμένο ευρετήριο και επέστρεψε όλα τα έγγραφα αργό Μπορούμε να επιστρέψουμε τα έγγραφα μόνο για την πιο πιθανή διόρθωση Η εναλλακτική λύση παίρνει τον έλεγχο από το χρήστη αλλά κερδίζουμε ένα γύρο διάδρασης 9

10 Κεφ Επικάλυψη k-γραμμάτων Εναλλακτικός ορισμός απόστασης: βάση των κοινών k-γραμμάτων 1. Απαρίθμησε όλα το k-γράμματα στον όρο της ερώτησης 2. Χρησιμοποίησε το ευρετήριο k-γραμμάτων για να ανακτήσεις όλους τους όρους του λεξικού που ταιριάζουν κάποιο από τα k-γράμματα του ερωτήματος 3. Ανέκτησε όλους τους όρους του λεξικού που ταιριάζουν κάποιο (>= κατώφλι) αριθμό από τα k-γράμματα του ερωτήματος ή Jaccard distance > τιμή Παράδειγμα: k = 2, ερώτημα lord, απόσταση από lore και border lo alone lore sloth or border lore morbid rd ardent border card 10

11 Κεφ Διόρθωση εξαρτώμενη από το περιβάλλον Κείμενο: I flew from Heathrow to Narita. Θεωρείστε το ερώτημα-φράση flew form Heathrow Θα θέλαμε να απαντήσουμε Did you mean flew from Heathrow? Γιατί δεν υπάρχουν (αρκετά) έγγραφα που να ταιριάζουν στο αρχικό ερώτημα φράση 11

12 Κεφ Διόρθωση βασισμένη στα συμφραζόμενα Χρειάζεται συμφραζόμενο περιβάλλον για να το πιάσει αυτό. Πρώτη ιδέα: 1. Ανέκτησε τους όρους του λεξικού που είναι κοντά (σε σταθμισμένη απόσταση διόρθωσης) από κάθε όρο του ερωτήματος 2. Δοκίμασε όλες τις πιθανές φράσεις που προκύπτουν κρατώντας κάθε φορά μια λέξη σταθερή flew from heathrow fled form heathrow flea form heathrow 3. Hit-based spelling correction: Πρότεινε την εναλλακτική με τα περισσότερα hits 12

13 Κεφ Διόρθωση βασισμένη στα συμφραζόμενα Εναλλακτική Προσέγγιση με χρήση biwords 1. Σπάσε της φράση σε σύζευξη biwords. 2. Ψάξε τα biwords που χρειάζονται διόρθωση μόνο ενός όρου. 3. Απαρίθμησε μόνο τις φράσεις που περιέχουν «κοινά» biwords. 13

14 Κεφ Γενικά θέματα Θέλουμε να δούμε διαφορετικές απαντήσεις στο Did you mean? Ποιες θα επιλέξουμε να παρουσιάσουμε στο χρήστη; Αυτή που εμφανίζεται στα περισσότερα έγγραφα Ανάλυση του Query log 14

15 Κεφ. 3.4 Soundex Φωνητική διόρθωση: ερώτημα που «ακούγεται» όπως ο σωστός όρος Κλάση ευριστικών για την επέκταση ενός ερωτήματος σε φωνητικά (phonetic ) ισοδύναμα Εξαρτώνται από τη γλώσσα κυρίως για ονόματα Π.χ., chebyshev tchebycheff 15

16 Κεφ. 4-5 Τι θα δούμε σήμερα Κατασκευή ευρετηρίου Στατιστικά για τη συλλογή 16

17 ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΕΥΡΕΤΗΡΙΟΥ 17

18 Η βασική δομή: Το αντεστραμμένο ευρετήριο (inverted index) Λεξικό: οι όροι (term) και η συχνότητα εγγράφων (#εγγράφων της συλλογής που εμφανίζονται) Λίστες καταχωρήσεων (posting lists) Kάθε καταχώρηση (posting) για ένα όρο περιέχει μια διατεταγμένη λίστα με τα έγγραφα (DocID) στα οποία εμφανίζεται ο όρος συχνά επιπρόσθετα στοιχεία, όπως position, term frequency, κλπ 18

19 Κεφ. 4 Κατασκευή ευρετηρίου Πως κατασκευάζουμε το ευρετήριο; Ποιες στρατηγικές χρησιμοποιούμε όταν έχουμε περιορισμένη μνήμη; 19

20 Κεφ. 4.1 Βασικά στοιχεία του υλικού Πολλές αποφάσεις στην ανάκτηση πληροφορίας βασίζονται στα χαρακτηριστικά του υλικού Ας δούμε μερικά βασικά χαρακτηριστικά 20

21 κεφ. 4.1 Βασικά χαρακτηριστικά του υλικού Η προσπέλαση δεδομένων στην κύρια μνήμη είναι πολύ πιο γρήγορη από την προσπέλαση δεδομένων στο δίσκο (περίπου ένας παράγοντας του 10) Disk seeks (χρόνος αναζήτησης): Ενώ τοποθετείται η κεφαλή δε γίνεται μεταφορά δεδομένων Άρα: Η μεταφορά μεγάλων κομματιών (chunk) δεδομένων από το δίσκο στη μνήμη είναι γρηγορότερη από τη μεταφορά πολλών μικρών Η επικοινωνία με το δίσκο (Disk I/O) γίνεται σε σελίδες (blockbased): Διαβάζονται και γράφονται ολόκληρα blocks (όχι τμήματά τους). Σχετικός χώρος στη μνήμη buffer Παράλληλα με την επεξεργασία δεδομένων Μέγεθος Block: 8KB KB. 21

22 κεφ. 4.1 Βασικά χαρακτηριστικά του υλικού Οι επεξεργαστές που χρησιμοποιούνται στην ΑΠ διαθέτουν πολλά GB κύριας μνήμης, συχνά δεκάδες από GBs. Ο διαθέσιμος χώρος δίσκου είναι πολλές (2 3) τάξεις μεγαλύτερος. Η ανοχή στα σφάλματα (Fault tolerance) είναι πολύ ακριβή: φθηνότερο να χρησιμοποιεί κανείς πολλές κανονικές μηχανές παρά μια «μεγάλη» 22

23 κεφ. 4.1 Υποθέσεις για το υλικό (~2008) symbol statistic value s b P average seek time transfer time per byte processor s clock rate Low level operation (e.g., compare & swap a word) size of main memory size of disk space 5 ms = s 0.02 μs = s 10 9 s μs = 10 8 s several GB 1 TB or more 23

24 κεφ. 4.2 Η συλλογή RCV1 Η συλλογή με τα άπαντα του Shakespeare δεν είναι αρκετά μεγάλη για το σκοπό της σημερινής διάλεξης. Η συλλογή που θα χρησιμοποιήσουμε δεν είναι στην πραγματικότητα πολύ μεγάλη, αλλά είναι διαθέσιμη στο κοινό. Θα χρησιμοποιήσουμε τη συλλογή RCV1. Είναι ένας χρόνος του κυκλώματος ειδήσεων του Reuters (Reuters newswire) (μέρος του 1995 και 1996) 1GB κειμένου 24

25 κεφ. 4.2 Ένα έγγραφο της συλλογής Reuters RCV1 25

26 κεφ. 4.2 Ένα έγγραφο της συλλογής Reuters RCV1 26

27 κεφ. 4.2 Κατασκευή ευρετηρίου Επεξεργαζόμαστε τα έγγραφα για να βρούμε τις λέξεις - αυτές αποθηκεύονται μαζί με το Document ID. Doc 1 I did enact Julius Caesar I was killed i' the Capitol; Brutus killed me. Doc 2 So let it be with Caesar. The noble Brutus hath told you Caesar was ambitious Term Doc # I 1 did 1 enact 1 julius 1 caesar 1 I 1 was 1 killed 1 i' 1 the 1 capitol 1 brutus 1 killed 1 me 1 so 2 let 2 it 2 be 2 with 2 caesar 2 the 2 noble 2 brutus 2 hath 2 told 2 you 2 caesar 2 was 2 ambitious 2 27

28 κεφ. 4.2 Βασικό βήμα: sort Αφού έχουμε επεξεργαστεί όλα τα έγγραφα, το αντεστραμμένο ευρετήριο διατάσσεται (sort) με βάση τους όρους Θα επικεντρωθούμε στο βήμα διάταξης Πρέπει να διατάξουμε 100M όρους. Στη συνέχεια, για κάθε όρο, διάταξη εγγράφων Χρήση termid αντί term Term Doc # I 1 did 1 enact 1 julius 1 caesar 1 I 1 was 1 killed 1 i' 1 the 1 capitol 1 brutus 1 killed 1 me 1 so 2 let 2 it 2 be 2 with 2 caesar 2 the 2 noble 2 brutus 2 hath 2 told 2 you 2 caesar 2 was 2 ambitious 2 Term Doc # ambitious 2 be 2 brutus 1 brutus 2 capitol 1 caesar 1 caesar 2 caesar 2 did 1 enact 1 hath 1 I 1 I 1 i' 1 it 2 julius 1 killed 1 killed 1 let 2 me 1 noble 2 so 2 the 1 the 2 told 2 you 2 was 1 was 2 with 2 28

29 κεφ. 4.2 Κλιμάκωση της κατασκευής του ευρετηρίου Δεν είναι δυνατή η πλήρης κατασκευή του ευρετηρίου στη μνήμη (in-memory) Δεν μπορούμε να φορτώσουμε όλη τη συλλογή στη μνήμη, να την ταξινομήσουμε και να γράψουμε το ευρετήριο πίσω στο δίσκο Πως μπορούμε να κατασκευάσουμε ένα ευρετήριο για μια πολύ μεγάλη συλλογή; Λαμβάνοντας υπ όψιν τα περιορισμούς και τα χαρακτηριστικά του υλικού... 29

30 κεφ. 4.2 Κατασκευή με βάση τη διάταξη Καθώς κατασκευάζουμε το ευρετήριο, επεξεργαζόμαστε τα έγγραφα έναένα Οι τελικές καταχωρήσεις για κάθε όρο είναι ημιτελής μέχρι το τέλος Μπορούμε να κρατάμε όλο το ευρετήριο στη μνήμη; Κάθε εγγραφή καταχώρησης (ακόμα και χωρίς πληροφορία θέσης - nonpositional) δηλαδή (term, doc, freq) καταλαμβάνει = 12 bytes και απαιτεί πολύ χώρο για μεγάλες συλλογές T = 100,000,000 όροι για το RCV1 Αυτή η συλλογή χωράει στη μνήμη, αλλά στην πραγματικότητα πολύ μεγαλύτερες, Π.χ., οι New York Times παρέχουν ένα ευρετήριο για κύκλωμα ειδήσεων >150 χρόνια Πρέπει να αποθηκεύουμε ενδιάμεσα αποτελέσματα στο δίσκο 30

31 κεφ. 4.2 Διάταξη χρησιμοποιώντας το δίσκο σαν «μνήμη»; Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τον ίδιο αλγόριθμο κατασκευής για το ευρετήριο αλλά χρησιμοποιώντας δίσκο αντί για μνήμη; Όχι: Διάταξη T = 100,000,000 εγγραφών στο δίσκο είναι πολύ αργή πολλές τυχαίες ανακτήσεις (disk seeks). Χρειαζόμαστε έναν αλγόριθμο εξωτερικής διάταξης (external sorting). 31

32 κεφ. 4.2 Γιατί όχι; Διάσχιση του εγγράφου και κατασκευή εγγραφών καταχωρήσεων για ένα έγγραφο τη φορά Μετά διάταξη των εγγραφών με βάση τους όρους (και μετά, για κάθε όρο, διάταξη καταχωρήσεων με βάση το έγγραφο) Αυτή η διαδικασία με τυχαία ανάκτηση στο δίσκο θα ήταν πολύ αργή διάταξη T=100M εγγραφών Αν κάθε σύγκριση χρειάζεται 2 προσπελάσεις στο δίσκο, και για τη διάταξη Ν στοιχείων χρειαζόμαστε N log 2 N συγκρίσεις, πόσο χρόνο θα χρειαζόμασταν; 32

33 Κεφ. 4.2 BSBI: Αλγόριθμος κατασκευής κατά block (Blocked sort-based Indexing) 1. Χώρισε τη συλλογή σε κομμάτια ίσου μεγέθους 2. Ταξινόμησε τα ζεύγη termid docid για κάθε κομμάτι στη μνήμη 3. Αποθήκευσε τα ενδιάμεσα αποτελέσματα στο δίσκο 4. Συγχώνευσε τα ενδιάμεσα αποτελέσματα 33

34 BSBI: Αλγόριθμος κατασκευής κατά block (Blocked sort-based Indexing) Εγγραφές 12-byte (4+4+4) (term, doc, freq). Παράγονται κατά τη διάσχιση των εγγράφων Διάταξη 100M τέτοιων 12-byte εγγραφών με βάση τον όρο. Ορίζουμε ένα Block ~ 10M τέτοιες εγγραφές Μπορούμε εύκολα να έχουμε κάποια από αυτά στη μνήμη. Αρχικά, 10 τέτοια blocks. Βασική ιδέα: Κεφ. 4.2 Συγκέντρωσε καταχωρήσεις για να γεμίσει ένα block, διάταξε τις καταχωρήσεις σε κάθε block, γράψε το στο δίσκο. (run) Μετά συγχώνευσε τα blocks σε ένα μεγάλο διατεταγμένο block. 34

35 κεφ. 4.2 Διάταξη 10 blocks των 10M εγγραφών Διάβασε ένα-ένα τα έγγραφα γεμίζοντας ένα block με <term, docid>, διάταξη του block, γράψε το γεμάτο block στο δίσκο 35

36 κεφ. 4.2 Παράδειγμα 36

37 κεφ. 4.2 Διάταξη 10 blocks των 10M εγγραφών Πρώτα, διάβασε κάθε block και διάταξε τις εγγραφές του: Quicksort 2N ln N αναμενόμενα βήματα Στην περίπτωσή μας, 2 x (10M ln 10M) steps Άσκηση: εκτιμήστε το συνολικό κόστος για να διαβάσουμε κάθε block από το δίσκο και να εφαρμόσουμε quicksort σε αυτό. 10 φορές αυτή η εκτίμηση του χρόνου μας δίνει 10 διατεταγμένα runs των 10M εγγραφών το καθένα. Ο απλός τρόπος χρειάζεται 2 αντίγραφα των δεδομένων στο δίσκο Αλλά μπορεί να βελτιωθεί 37

38 κεφ. 4.2 Πως θα γίνει η συγχώνευση των runs? Δυαδική συγχώνευση, μια δεντρική δομή με log 2 10 = 4 επίπεδα. Σε κάθε επίπεδο, διάβασε στη μνήμη runs σε blocks των 10M, συγχώνευσε, γράψε πίσω Merged run Runs being merged. Disk 4 38

39 κεφ. 4.2 Πως θα γίνει η συγχώνευση των runs? Πιο αποδοτικά με μια multi-way συγχώνευση, όπου διαβάζουμε από όλα τα blocks ταυτόχρονα Υπό την προϋπόθεση ότι διαβάζουμε στη μνήμη αρκετά μεγάλα κομμάτια κάθε block και μετά γράφουμε πίσω αρκετά μεγάλα κομμάτια, αλλιώς πάλι πρόβλημα με τις αναζητήσεις στο δίσκο 39

40 Κεφ. 4.2 BSBI: περίληψη Βασική ιδέα: Διάβαζε τα έγγραφα, συγκέντρωσε <term, docid> καταχωρήσεις έως να γεμίσει ένα block, διάταξε τις καταχωρήσεις σε κάθε block, γράψε το στο δίσκο. Μετά συγχώνευσε τα blocks σε ένα μεγάλο διατεταγμένο block. Δυαδική συγχώνευση, μια δεντρική δομή με log 2 Β επίπεδα, όπου Β ο αριθμός των blocks. Παρατήρηση: μπορούμε να εργαστούμε με termid αντί για term αν κρατάμε το λεξικό (την απεικόνιση term, termid) στη μνήμη 40

41 κεφ. 4.3 Xρήση αναγνωριστικού όρου (termid) Υπόθεση: κρατάμε το λεξικό στη μνήμη Χρειαζόμαστε το λεξικό (το οποίο μεγαλώνει δυναμικά) για να υλοποιήσουμε την απεικόνιση μεταξύ όρου (term) σε termid. Θα μπορούσαμε να εργαστούμε και με term, docid καταχωρήσεις αντί των termid, docid καταχωρήσεων, αλλά τα ενδιάμεσα αρχεία γίνονται πολύ μεγάλα. 41

42 SPIMI: Single-pass in-memory indexing (ευρετηρίαση ενός περάσματος) Κεφ. 4.3 Αν δε διατηρούμε term-termid απεικονίσεις μεταξύ blocks. Εναλλακτικός αλγόριθμος: Αποφυγή της διάταξης των όρων. Συγκεντρώσετε τις καταχωρήσεις σε λίστες καταχωρήσεων όπως αυτές εμφανίζονται. Κατασκευή ενός πλήρους αντεστραμμένου ευρετηρίου για κάθε block. Χρησιμοποίησε κατακερματισμό (hash) ώστε οι καταχωρήσεις του ίδιου όρου στον ίδιο κάδο Μετά συγχωνεύουμε τα ξεχωριστά ευρετήρια σε ένα μεγάλο. 42

43 κεφ. 4.3 SPIMI-Invert Χρησιμοποιούμε hash ώστε οι καταχωρήσεις για τον ίδιο όρο στον ίδιο «κάδο» Η συγχώνευση όπως και στο BSBI. 43

44 κεφ. 4.5 Δυναμικά ευρετήρια Μέχρι στιγμής, θεωρήσαμε ότι τα ευρετήρια είναι στατικά. Αυτό συμβαίνει σπάνια, στην πραγματικότητα: Νέα έγγραφα εμφανίζονται και πρέπει να ευρετηριοποιηθούν Έγγραφα τροποποιούνται ή διαγράφονται Αυτό σημαίνει ότι πρέπει να ενημερώσουμε τις λίστες καταχωρήσεων: Αλλαγές στις καταχωρήσεις όρων που είναι ήδη στο λεξικό Προστίθενται νέοι όροι στο λεξικό 44

45 κεφ. 4.5 Μια απλή προσέγγιση Διατήρησε ένα «μεγάλο» κεντρικό ευρετήριο Τα νέα έγγραφα σε μικρό «βοηθητικό» ευρετήριο (auxiliary index) (στη μνήμη) Ψάξε και στα δύο, συγχώνευσε το αποτέλεσμα Διαγραφές Invalidation bit-vector για τα διαγραμμένα έγγραφα Φιλτράρισμα αποτελεσμάτων ώστε όχι διαγραμμένα Περιοδικά, re-index το βοηθητικό στο κυρίως ευρετήριο 45

46 κεφ. 4.5 Θέματα Συχνές συγχωνεύσεις Κακή απόδοση κατά τη διάρκεια της συγχώνευσης Πιο αποδοτικό αν κάθε λίστα καταχωρήσεων ήταν αποθηκευμένη σε διαφορετικό αρχείο (τότε, απλώς append), αλλά θα χρειαζόμαστε πολλά αρχεία (μη αποδοτικό για το ΛΣ) Θα υποθέσουμε ότι όλο το ευρετήριο σε ένα αρχείο. Στην πραγματικότητα: Κάτι ανάμεσα (π.χ., πολλές μικρές λίστες καταχώρησης σε ένα αρχείο, διάσπαση πολύ μεγάλων λιστών, κλπ) 46

47 κεφ. 4.5 Λογαριθμική συγχώνευση Διατήρηση μια σειράς από ευρετήρια, το καθένα διπλάσιου μεγέθους από τα προηγούμενο Κάθε στιγμή, χρησιμοποιούνται κάποια από αυτά Έστω n o αριθμός των postings στη μνήμη Διατηρούμε στο δίσκο ευρετήρια Ι 0, Ι 1, Ι 0 μεγέθους 2 0 * n, Ι 1 μεγέθους 2 1 * n, Ι 2 μεγέθους 2 2 * n Ένα βοηθητικό ευρετήριο μεγέθους n στη μνήμη, Z 0 47

48 κεφ. 4.5 Λογαριθμική συγχώνευση Όταν φτάσει το όριο n, τα 2 0 * n postings του Z 0 μεταφέρονται στο δίσκο Ως ένα νέο index Ι 0 Την επόμενη φορά που το Ζ 0 γεμίζει, συγχώνευση με Ι 0 Αποθηκεύεται ως Ι 1 (αν δεν υπάρχει ήδη Ι 1 ) ή συγχώνευση με Ι 1 ως Ζ 2 κλπ Τα ερωτήματα απαντώνται με χρήση του Z 0 στη μνήμη και όσων I i υπάρχουν στο δίσκο κάθε φορά 48

49 κεφ

50 Κεφ. 4.5 Πολυπλοκότητες Κατασκευή Κυρίως και βοηθητικό ευρετήριο: Τ/n συγχωνεύσεις, σε κάθε μία κοιτάμε όλους τους όρους, άρα πολυπλοκότητα O(T 2 ) Λογαριθμική συγχώνευση: κάθε καταχώρηση συγχωνεύεται O(log T)φορές, so complexity άρα πολυπλοκότητα O(T log T) Ερώτημα Κυρίως και βοηθητικό ευρετήριο: O(1) Λογαριθμική συγχώνευση: κοιτάμε O(log T) ευρετήρια

51 Δυναμικά ευρετήρια στις μηχανές αναζήτησης κεφ. 4.5 Πολύ συχνές αλλαγές Συχνά περιοδική ανακατασκευή του ευρετηρίου από την αρχή Ενώ κατασκευάζεται το νέο, χρησιμοποιείται το παλιό και όταν η κατασκευή τελειώσει χρήση του νέου 51

52 κεφ. 4.5 Άλλα θέματα Λίστες δικαιωμάτων προσπέλασης (Access Control Lists ACLs) Για κάθε χρήστη, μια λίστα καταχωρήσεων με τα έγγραφα που μπορεί να προσπελάσει 52

53 κεφ. 4.4 Κατανεμημένη κατασκευή Για ευρετήριο κλίμακας web Χρήση κατανεμημένου cluster Επειδή μια μηχανή είναι επιρρεπής σε αποτυχία Μπορεί απροσδόκητα να γίνει αργή ή να αποτύχει Χρησιμοποίηση πολλών μηχανών 53

54 Κεφ. 4.4 Μερικοί αριθμοί The Indexed Web contains at least 1.71 billion pages (Sunday, 16 March, 2014). Each year, Google changes its search algorithm around times 54

55 Κεφ. 4.4 Web search engine data centers Οι μηχανές αναζήτησης χρησιμοποιούν data centers (Google, Bing, Baidu) κυρίως από commodity μηχανές. Γιατί; (fault tolerance) Τα κέντρα είναι διάσπαρτα σε όλο τον κόσμο. Εκτίμηση: Google ~1 million servers, 3 million processors/cores (Gartner 2007) Θα το δούμε αναλυτικά σε επόμενα μαθήματα Λίγα «εγκυκλοπαιδικά» για το MapReduce και τη χρήση του στην κατασκευή του ευρετηρίου 55

56 Κεφ. 4.4 Google index index partitioned by document IDs into pieces called shards each shard is replicated onto multiple servers initially, from hard disk drives, now enough servers to keep a copy of the whole index in main memory In June 2010, Caffeine continuously crawl and incrementally update the search index Index separated into several layers, some updated faster than the others 56

57 Κεφ. 4.4 Μια ματιά στα πολύ μεγάλης κλίμακας ευρετήρια 57

58 Κεφ 4.4 Παράλληλη κατασκευή Maintain a master machine directing the indexing job considered safe. Break up indexing into sets of (parallel) tasks. Master machine assigns each task to an idle machine from a pool. 58

59 Sec. 4.4 Parallel tasks We will use two sets of parallel tasks Parsers Inverters Break the input document collection into splits Each split is a subset of documents (corresponding to blocks in BSBI/SPIMI) 59

60 Sec. 4.4 Parsers Master assigns a split to an idle parser machine Parser reads a document at a time and emits (term, doc) pairs Parser writes pairs into j partitions Each partition is for a range of terms first letters (e.g., a-f, g-p, q-z) here j = 3. 60

61 Sec. 4.4 Inverters An inverter collects all (term, doc) pairs (= postings) for one term-partition. Sorts and writes to postings lists 61

62 Sec. 4.4 Data flow assign Master assign Postings Parser a-f g-p q-z Inverter a-f Parser a-f g-p q-z Inverter g-p splits Parser a-f g-p q-z Inverter q-z Map phase Segment files Reduce phase 62

63 Sec. 4.4 MapReduce The index construction algorithm we just described is an instance of MapReduce. MapReduce (Dean and Ghemawat 2004) is a robust and conceptually simple framework for distributed computing without having to write code for the distribution part. They describe the Google indexing system (ca. 2002) as consisting of a number of phases, each implemented in MapReduce. open source implementation as part of Hadoop* *http://hadoop.apache.org/ 63

64 Example for index construction Map: d1 : C came, C c ed. d2 : C died. <C,d1>, <came,d1>, <C,d1>, <c ed, d1>, <C, d2>, <died,d2> Reduce: (<C,(d1,d2,d1)>, <died,(d2)>, <came,(d1)>, <c ed,(d1)>) (<C,(d1:2,d2:1)>, <died,(d2:1)>, <came,(d1:1)>, <c ed,(d1:1)>) 64

65 Schema for index construction in MapReduce Sec. 4.4 Schema of map and reduce functions map: input list(k, v) reduce: (k, list(v)) output Instantiation of the schema for index construction map: collection list(termid, docid) reduce: (<termid1, list(docid)>, <termid2, list(docid)>, ) (postings list1, postings list2, ) 65

66 Sec. 4.4 MapReduce Index construction was just one phase. Another phase: transforming a term-partitioned index into a document-partitioned index. Term-partitioned: one machine handles a subrange of terms Document-partitioned: one machine handles a subrange of documents most search engines use a document-partitioned index better load balancing, etc. 66

67 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΣΥΛΛΟΓΗΣ 67

68 Κεφ. 5 Στατιστικά στοιχεία Πιο λεπτομερή στατιστικά για τη συλλογή RCV1 Πόσο μεγάλο είναι το λεξικό και οι καταχωρήσεις; 68

69 Κεφ. 4.2 Στατιστικά για τη συλλογή Reuters RCV1 N L M T documents tokens per document terms (= word types) bytes per token (incl. spaces/punct.) bytes per token (without spaces/punct.) bytes per term (= word type) non-positional postings 800, , ,000,000 69

70 Κεφ. 5.1 Μέγεθος ευρετηρίου size of word types (terms) non-positional postings positional postings dictionary non-positional index positional index Size (K) % cumul % Size (K) % cumul % Size (K) Unfiltered , ,879 % cumul % No numbers , , Case folding , , stopwords , , stopwords , , stemming , ,

71 Κεφ. 5.1 Λεξιλόγιο και μέγεθος συλλογής Πόσο μεγάλο είναι το λεξιλόγιο όρων; Δηλαδή, πόσες είναι οι διαφορετικές λέξεις; Υπάρχει κάποιο άνω όριο; Π.χ., το Oxford English Dictionary 600,000 λέξεις, αλλά στις πραγματικά μεγάλες συλλογές ονόματα προσώπων, προϊόντων, κλπ Στην πραγματικότητα, το λεξιλόγιο συνεχίζει να μεγαλώνει με το μέγεθος της συλλογής 71

72 Κεφ. 5.1 Λεξιλόγιο και μέγεθος συλλογής Ο νόμος του Heaps: M = kt b M είναι το μέγεθος του λεξιλογίου (αριθμός όρων), T ο αριθμός των tokens στη συλλογή περιγράφει πως μεγαλώνει το λεξιλόγιο όσο μεγαλώνει η συλλογή Συνήθης τιμές: 30 k 100 (εξαρτάται από το είδος της συλλογής) και b 0.5 Σε log-log plot του μεγέθους Μ του λεξιλογίου με το Τ, ο νόμος προβλέπει γραμμή κλίση περίπου ½ 72

73 Κεφ. 5.1 Για το RCV1, η διακεκομμένη γραμμή log 10 M = 0.49 log 10 T (best least squares fit) Οπότε, M = T 0.49, άρα k = and b = Heaps Law Καλή προσέγγιση για το Reuters RCV1! Για το πρώτα 1,000,020 tokens, ο νόμος προβλέπει 38,323 όρους, στην πραγματικότητα 38,365 73

74 Κεφ. 5.1 Ο νόμος του Zipf Ο νόμος του Heaps μας δίνει το μέγεθος του λεξιλογίου μιας συλλογής Θα εξετάσουμε τη σχετική συχνότητα των όρων Στις φυσικές γλώσσες, υπάρχουν λίγοι πολύ συχνοί όροι και πάρα πολύ σπάνιοι 74

75 Κεφ. 5.1 Ο νόμος του Zipf Ο νόμος του Zipf: Ο i-οστός πιο συχνός όρος έχει συχνότητα ανάλογη του 1/i. cf i 1/i = K/i όπου K μια normalizing constant Όπου cf i collection frequency: ο αριθμός εμφανίσεων του όρου t i στη συλλογή. o Αν ο πιο συχνός όρος (ο όρος the) εμφανίζεται cf 1 φορές o Τότε ο δεύτερος πιο συχνός (of) εμφανίζεται cf 1 /2 φορές o Ο τρίτος (and) cf 1 /3 φορές log cf i = log K - log i Γραμμική σχέση μεταξύ log cf i και log i power law σχέση (εκθετικός νόμος) 75

76 κεφ. 5.1 Zipf s law for Reuters RCV1 76

77 ΤΕΛΟΣ 5 ου Μαθήματος Ερωτήσεις? Χρησιμοποιήθηκε κάποιο υλικό των: Pandu Nayak and Prabhakar Raghavan, CS276: Information Retrieval and Web Search (Stanford) 77

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 4: Κατασκευή Ευρετηρίου. Στατιστικά Συλλογής. 1 Κεφ. 3 Τι είδαμε στο προηγούμενο μάθημα Ανάκτηση

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Ανάκληση Πληποφοπίαρ Information Retrieval Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Διάλεξη 7η: 21/03/2016 1 Ch. 4 Κατασκευή του ευρετηρίου Πώς κατασκευάζουμε το ευρετήριο; Ποιες στρατηγικές μπορούμε ν ακολουθήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

4. Κατασκευή Ευρετηρίου

4. Κατασκευή Ευρετηρίου Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 4. Κατασκευή Ευρετηρίου Ανάκτηση Πληροφοριών Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Πλάνο Προηγούμενο

Διαβάστε περισσότερα

ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά. Κεφάλαια 4, 5: Κατασκευή Ευρετηρίου. Στατιστικά Συλλογής. Συμπίεση

ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά. Κεφάλαια 4, 5: Κατασκευή Ευρετηρίου. Στατιστικά Συλλογής. Συμπίεση ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Κεφάλαια 4, 5: Κατασκευή Ευρετηρίου. Στατιστικά Συλλογής. Συμπίεση 1 Κεφ. 4-5 Τι θα δούμε σήμερα Κατασκευή ευρετηρίου Στατιστικά για τη συλλογή

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 6: Συμπίεση Ευρετηρίου 1 Κεφ. 3 Τι είδαμε στο προηγούμενο μάθημα Κατασκευή ευρετηρίου Στατιστικά

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΜΥΕ003-ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 4-5: Κατασκευή Ευρετηρίου. Στατιστικά Συλλογής. Συμπίεση 1 Κεφ. 4-5 Τι θα δούμε σήμερα Κατασκευή

Διαβάστε περισσότερα

Introduction to Information Retrieval

Introduction to Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 5: Κατασκευή και Συμπίεση Ευρετηρίου 1 Η βασική δομή: Το αντεστραμμένο ευρετήριο (inverted index)

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 4: Ανάκτηση Ανεκτική στα Σφάλματα 1 Κεφ. 3 Τι είδαμε στο προηγούμενο μάθημα Δομές δεδομένων για Λεξικά

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Ανάκληση Πληποφοπίαρ Information Retrieval Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Διάλεξη 6η: 08/03/2016 1 Διόρθωση πληκτρολόγησης 2 Sec. 3.3 Διόρθωση πληκτρολόγησης Δυο κύριες χρήσεις Διόρθωση εγγράφων που θα εισαχθούν

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 3: Δομές για Λεξικά. Ανάκτηση Ανεκτική στα Σφάλματα (υποστήριξη *) 1 Ch. 2 Επανάληψη προηγούμενης

Διαβάστε περισσότερα

Επανάληψη προηγούμενης διάλεξης

Επανάληψη προηγούμενης διάλεξης Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 4: Κατασκευή Ευρετηρίου 1 Επανάληψη προηγούμενης διάλεξης 1. Δομές Δεδομένων για το Λεξικό 2. Ανάκτηση

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετηρίαση ΜΕΡΟΣ ΙIΙ. Επεξεργασία Κειμένου

Ευρετηρίαση ΜΕΡΟΣ ΙIΙ. Επεξεργασία Κειμένου Ευρετηρίαση ΜΕΡΟΣ ΙIΙ Επεξεργασία Κειμένου Ανάκτηση Πληροφορίας 2009-2010 1 Content Recap: Faster posting lists with skip pointers, Phrase and Proximity Queries, Dictionary Wild-Card Queries Permutex k-gram

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

ΜΥΕ003-ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά. Κεφάλαιο 3: Δομές για Λεξικά. Ανάκτηση Ανεκτική στα Σφάλματα.

ΜΥΕ003-ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά. Κεφάλαιο 3: Δομές για Λεξικά. Ανάκτηση Ανεκτική στα Σφάλματα. ΜΥΕ003-ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Κεφάλαιο 3: Δομές για Λεξικά. Ανάκτηση Ανεκτική στα Σφάλματα. 1 Κεφ. 3 Τι θα δούμε σήμερα; Δομές δεδομένων για λεξικά Ανάκτηση ανεκτική

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός

Ανάκληση Πληποφοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Ανάκληση Πληποφοπίαρ Information Retrieval Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Διάλεξη 8η: 22/03/2016 1 Ch. 5 Το οφέλη της συμπίεσης (γενικώς) Χρησιμοποιεί λιγότερο χώρο στον δίσκο Σώζει και κάποια χρήματα Διατηρούμε

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

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

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

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 3: Δομές για Λεξικά. Ανάκτηση Ανεκτική στα Σφάλματα. 1 Κεφ. 2 Επανάληψη προηγούμενης διάλεξης 1.

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

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

Ανάκληση Πληπουοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός

Ανάκληση Πληπουοπίαρ. Information Retrieval. Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Ανάκληση Πληπουοπίαρ Information Retrieval Διδάζκων Δημήηριος Καηζαρός Γιάλεξη 2η: 23/02/2016 1 Μεγάλες συλλογές (corpora) Έστωσαν N = 1M έγγραφα, το κάθε ένα με περίπου 1K όρους Avg 6 bytes/term, συμπεριλαμβανόμενων

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Άσκηση 1 Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY460 Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Διδάσκοντες: Δημήτρης

Διαβάστε περισσότερα

EPL 660: Lab 4 Introduction to Hadoop

EPL 660: Lab 4 Introduction to Hadoop EPL 660: Lab 4 Introduction to Hadoop Andreas Kamilaris Department of Computer Science MapReduce Πρόβλημα: Ανάγκη για επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων στα συστήματα ανάκτησης πληροφορίας. Λύση: κατανομή

Διαβάστε περισσότερα

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δεντρικά Ευρετήρια Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές αναζήτησης και ρ δείκτες

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

Εύρεση & ιαχείριση Πληροφορίας στον Παγκόσµιο Ιστό. Ανεκτική αναζήτηση. ηµιουργία Ευρετηρίου. ιδάσκων ηµήτριος Κατσαρός, Ph.D.

Εύρεση & ιαχείριση Πληροφορίας στον Παγκόσµιο Ιστό. Ανεκτική αναζήτηση. ηµιουργία Ευρετηρίου. ιδάσκων ηµήτριος Κατσαρός, Ph.D. Εύρεση & ιαχείριση Πληροφορίας στον Παγκόσµιο Ιστό ιδάσκων ηµήτριος Κατσαρός, Ph.D. @ Τµ. Μηχανικών Η/Υ, Τηλεπικοινωνιών & ικτύων Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας ιάλεξη 2η: 21/02/2007 1 Ανεκτική αναζήτηση & ηµιουργία

Διαβάστε περισσότερα

Εύρεση & ιαχείριση Πληροφορίας στον Παγκόσµιο Ιστό

Εύρεση & ιαχείριση Πληροφορίας στον Παγκόσµιο Ιστό Εύρεση & ιαχείριση Πληροφορίας στον Παγκόσµιο Ιστό ιδάσκων ηµήτριος Κατσαρός, Ph.D. @ Τµ. Μηχανικών Η/Υ, Τηλεπικοινωνιών & ικτύων Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας ιάλεξη 2η: 21/02/2007 1 Ανεκτική αναζήτηση & ηµιουργία

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων

Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Φροντιστήριο 5: Tutorial on External Sorting Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών TUTORIAL ON EXTERNAL SORTING

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

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

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΛΥΣΗ ΣΤΗΝ ΕΥΤΕΡΗ ΑΣΚΗΣΗ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΛΥΣΗ ΣΤΗΝ ΕΥΤΕΡΗ ΑΣΚΗΣΗ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΛΥΣΗ ΣΤΗΝ ΕΥΤΕΡΗ ΑΣΚΗΣΗ ΜΑΘΗΜΑ ΒΑΣΕΙΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ ΑΚΑ. ΕΤΟΣ 2012-13 Ι ΑΣΚΟΝΤΕΣ Ιωάννης Βασιλείου Καθηγητής, Τοµέας Τεχνολογίας

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Ευρετήρια Ευαγγελία Πιτουρά 1 τιμή γνωρίσματος Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται

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

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δεντρικά Ευρετήρια 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές αναζήτησης και ρ δείκτες ως εξής P 1 K 1 P

Διαβάστε περισσότερα

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δεντρικά Ευρετήρια Βάσεις Δεδομένων 2013-2014 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΜΥΕ003-ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 3: Δομές για Λεξικά. Ανάκτηση Ανεκτική στα Σφάλματα. 1 Κεφ. 2 Επανάληψη προηγούμενης διάλεξης

Διαβάστε περισσότερα

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δυναμικός Κατακερματισμός Βάσεις Δεδομένων 2013-2014 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Κατακερματισμός Τι αποθηκεύουμε στους κάδους; Στα παραδείγματα δείχνουμε μόνο την τιμή του πεδίου κατακερματισμού Την ίδια την εγγραφή

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

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

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

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

EPL660: Information Retrieval and Search Engines Lab 5

EPL660: Information Retrieval and Search Engines Lab 5 EPL660: Information Retrieval and Search Engines Lab 5 Παύλος Αντωνίου Γραφείο: B109, ΘΕΕ01 University of Cyprus Department of Computer Science Classes in Hadoop: InputFormat Fundamental class in Hadoop

Διαβάστε περισσότερα

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δυναμικός Κατακερματισμός 1 Κατακερματισμός Τι αποθηκεύουμε στους κάδους; Στα παραδείγματα δείχνουμε μόνο την τιμή του πεδίου κατακερματισμού Την ίδια την εγγραφή (ως τρόπος οργάνωσης αρχείου) μέγεθος

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 5(α): Συμπίεση Ευρετηρίου 1 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΣΥΛΛΟΓΗΣ 2 Κεφ. 5 Στατιστικά στοιχεία Πόσο μεγάλο είναι το

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

Κεφάλαιο 7 Ιεραρχία Μνήμης (Memory Hierarchy)

Κεφάλαιο 7 Ιεραρχία Μνήμης (Memory Hierarchy) Κεφάλαιο 7 Ιεραρχία Μνήμης (Memory Hierarchy) 1 Συστήματα Μνήμης Η οργάνωση του συστήματος μνήμης επηρεάζει τη λειτουργία και απόδοση ενός μικροεπεξεργαστή: Διαχείριση μνήμης και περιφερειακών (Ι/Ο) απότολειτουργικόσύστημα

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

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

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

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

ΛΥΣΗ ΤΗΣ ΔΕΥΤΕΡΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ Όλγα Γκουντούνα

ΛΥΣΗ ΤΗΣ ΔΕΥΤΕΡΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ Όλγα Γκουντούνα ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΜΑΘΗΜΑ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΚΑΔ. ΕΤΟΣ 2011-12 ΔΙΔΑΣΚΟΝΤΕΣ Ιωάννης Βασιλείου Καθηγητής Τιμολέων Σελλής Καθηγητής Άσκηση 1

Διαβάστε περισσότερα

Information Retrieval

Information Retrieval Introduction to Information Retrieval ΠΛΕ70: Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Διάλεξη 1: Εισαγωγή. Ανάκτηση Boole Κεφ. 1.1 Τι είναι η «Ανάκτηση Πληροφορίας»; Ανάγκη πληροφόρησης Βάση

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΛΕΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΔΕΝΤΡΩΝ.

ΜΕΛΕΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΔΕΝΤΡΩΝ. ΤΕΙ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΗΥΣ Θέμα: ΜΕΛΕΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΔΕΝΤΡΩΝ. Εισηγητής: Δ. Ν. Καλλέργης, MSc. Φοιτήτρια: Κοντζοπούλου Παναγιώτα Εισαγωγή

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Εαρινό Εξάμηνο

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Εαρινό Εξάμηνο ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Εαρινό Εξάμηνο 2016-2017 Υποχρεωτική εργασία Τα τελευταία χρόνια, λόγω της τεράστιας αύξησης της ποσότητας της πληροφορίας που έχουμε

Διαβάστε περισσότερα

Εικονική Μνήμη (virtual memory)

Εικονική Μνήμη (virtual memory) Εικονική Μνήμη (virtual memory) Πολλά προγράμματα εκτελούνται ταυτόχρονα σε ένα υπολογιστή Η συνολική μνήμη που απαιτείται είναι μεγαλύτερη από το μέγεθος της RAM Αρχή τοπικότητας (η μνήμη χρησιμοποιείται

Διαβάστε περισσότερα

Advanced Data Indexing

Advanced Data Indexing Advanced Data Indexing (Προηγμένη ευρετηρίαση δεδομένων) Αναζήτηση Δέντρα (2 ο Μέρος) Διαχρονικά -Δέντρα (Persistent -trees) Σε μερικές εφαρμογές βάσεων/δομών δεδομένων όπου γίνονται ενημερώσεις μας ενδιαφέρει

Διαβάστε περισσότερα

Μαζικός Παραλληλισμός λ με Map - Reduce. Μοντέλο Θέματα υλοποίησης Παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων

Μαζικός Παραλληλισμός λ με Map - Reduce. Μοντέλο Θέματα υλοποίησης Παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων Μαζικός Παραλληλισμός λ με Map - Reduce Μοντέλο Θέματα υλοποίησης Παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων Ευχαριστίες Οι διαφάνειες στηρίζονται σε μεγάλο βαθμό στο υλικό που είναι διαθέσιμο από το εργαστήριο

Διαβάστε περισσότερα

Τελική Εξέταση, Απαντήσεις/Λύσεις

Τελική Εξέταση, Απαντήσεις/Λύσεις ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών (ΗΜΜΥ) HMΜY 212 Οργάνωση Η/Υ και Μικροεπεξεργαστές Εαρινό Εξάμηνο, 2007 Τελική Εξέταση, Απαντήσεις/Λύσεις Άσκηση 1: Assembly για

Διαβάστε περισσότερα

Insert (P) : Προσθέτει ένα νέο πρότυπο P στο λεξικό D. Delete (P) : Διαγράφει το πρότυπο P από το λεξικό D

Insert (P) : Προσθέτει ένα νέο πρότυπο P στο λεξικό D. Delete (P) : Διαγράφει το πρότυπο P από το λεξικό D Dynamic dictionary matching problem Έχουμε ένα σύνολο πρότυπων D = { P1, P2,..., Pk } oπου D το λεξικό και ένα αυθαίρετο κειμενο T [1,n] To σύνολο των πρότυπων αλλάζει με το χρόνο (ρεαλιστική συνθήκη).

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων 2009-2010: Ευρετήρια 1

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων 2009-2010: Ευρετήρια 1 Ευρετήρια 1 Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται (συνήθως) σε ένα γνώρισμα του αρχείου

Διαβάστε περισσότερα

Λειτουργικά Συστήματα Ι. Καθηγήτρια Παπαδάκη Αναστασία

Λειτουργικά Συστήματα Ι. Καθηγήτρια Παπαδάκη Αναστασία Λειτουργικά Συστήματα Ι Καθηγήτρια Παπαδάκη Αναστασία 2013 1 - 2 - Κεφάλαιο 2 ο Δευτερεύουσα μνήμη Οι εύκαμπτοι μαγνητικοί δίσκοι (floppy disks) ή δισκέτες Οι σκληροί μαγνητικοί δίσκοι (hard disks) Οι

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

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Όλοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι του 10000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις

Διαβάστε περισσότερα

Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής

Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Να γραφεί πρόγραμμα το οποίο δέχεται ως είσοδο μια ακολουθία S από n (n 40) ακέραιους αριθμούς και επιστρέφει ως έξοδο δύο ακολουθίες από θετικούς ακέραιους

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

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

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat Commun. ACM 51(1), 2008 and OSDI 2004 Επιμέλεια παρουσίασης: Κωλέτσου Ευτυχία 2 Θεματολογία 3 Θεματολογία Επισκόπηση

Διαβάστε περισσότερα

Βάσεις δεδομένων. (10 ο μάθημα) Ηρακλής Βαρλάμης varlamis@hua.gr

Βάσεις δεδομένων. (10 ο μάθημα) Ηρακλής Βαρλάμης varlamis@hua.gr Βάσεις δεδομένων (10 ο μάθημα) Ηρακλής Βαρλάμης varlamis@hua.gr Περιεχόμενα Ευρετήρια Σκανδάλες PL/SQL Δείκτες/Δρομείς 2 Αποθήκευση δεδομένων Πρωτεύουσα αποθήκευση Κύρια μνήμη (main memory) ή κρυφή μνήμη

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς. Διάλεξη #01

Ανάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς. Διάλεξη #01 Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #01 Διαδικαστικά μαθήματος Εισαγωγικές έννοιες & Ορισμοί Συστήματα ανάκτησης πληροφορίας 1

Διαβάστε περισσότερα

Advanced Data Indexing

Advanced Data Indexing Advanced Data Indexing (Προηγμένη ευρετηρίαση δεδομένων) Μοντέλα - Αλγόριθμοι Ταξινόμηση Μοντέλα Δευτερεύουσας Μνήμης I/O Αποδοτικοί Αλγόριθμοι Οι εσωτερικές τεχνικές caching και prefetching των Η/Υ είναι

Διαβάστε περισσότερα

Τα δεδομένα (περιεχόμενο) μιας βάσης δεδομένων αποθηκεύεται στο δίσκο

Τα δεδομένα (περιεχόμενο) μιας βάσης δεδομένων αποθηκεύεται στο δίσκο Κατακερματισμός 1 Αποθήκευση εδομένων (σύνοψη) Τα δεδομένα (περιεχόμενο) μιας βάσης δεδομένων αποθηκεύεται στο δίσκο Παραδοσιακά, μία σχέση (πίνακας/στιγμιότυπο) αποθηκεύεται σε ένα αρχείο Αρχείο δεδομένων

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Άσκηση 2 Δημήτρης Πλεξουσάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY460 Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Δημήτρης Πλεξουσάκης

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία ερωτημάτων

Επεξεργασία ερωτημάτων Επεξεργασία ερωτημάτων Βάσεις Δεδομένων Διδάσκων: Μαρία Χαλκίδη Σε τι αφορά η επεξεργασία ερωτημάτων? Αναφέρεται στο σύνολο των δραστηριοτήτων που περιλαμβάνονται στην ανάκτηση δεδομένων από μία βάση δεδομένων

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

Τα δεδοµένα συνήθως αποθηκεύονται σε αρχεία στο δίσκο Για να επεξεργαστούµε τα δεδοµένα θα πρέπει αυτά να βρίσκονται στη

Τα δεδοµένα συνήθως αποθηκεύονται σε αρχεία στο δίσκο Για να επεξεργαστούµε τα δεδοµένα θα πρέπει αυτά να βρίσκονται στη Ευρετήρια 1 Αρχεία Τα δεδοµένα συνήθως αποθηκεύονται σε αρχεία στο δίσκο Για να επεξεργαστούµε τα δεδοµένα θα πρέπει αυτά να βρίσκονται στη µνήµη. Η µεταφορά δεδοµένων από το δίσκο στη µνήµη και από τη

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων : Ευρετήρια 1

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων : Ευρετήρια 1 Ευρετήρια 1 Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται (συνήθως) σε ένα γνώρισμα του αρχείου

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

Αρχιτεκτονική υπολογιστών

Αρχιτεκτονική υπολογιστών 1 Ελληνική Δημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου Αρχιτεκτονική υπολογιστών Ενότητα 4 : Κρυφή Μνήμη Καρβούνης Ευάγγελος Δευτέρα, 30/11/2015 Χαρακτηριστικά Θέση Χωρητικότητα Μονάδα Μεταφοράς

Διαβάστε περισσότερα

3. Λεξικά & Ανάκτηση Ανεκτική σε Σφάλματα

3. Λεξικά & Ανάκτηση Ανεκτική σε Σφάλματα Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 3. Λεξικά & Ανάκτηση Ανεκτική σε Σφάλματα Ανάκτηση Πληροφοριών Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Διαβάστε περισσότερα

Εικονική Μνήμη (Virtual Μemory)

Εικονική Μνήμη (Virtual Μemory) ΗΥ 431 Αρχιτεκτονική Παραλλήλων Συστημάτων Διάλεξη 16 Εικονική Μνήμη (Virtual Μemory) Νίκος Μπέλλας Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Η/Υ Απλό πείραμα int *data = malloc((1

Διαβάστε περισσότερα

Δυναμικά Πολυεπίπεδα Ευρετήρια (Β-δένδρα) Μ.Χατζόπουλος 1

Δυναμικά Πολυεπίπεδα Ευρετήρια (Β-δένδρα) Μ.Χατζόπουλος 1 Δυναμικά Πολυεπίπεδα Ευρετήρια (Β-δένδρα) Μ.Χατζόπουλος 1 Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ.Χατζόπουλος 2 Δένδρο αναζήτησης είναι ένας ειδικός τύπος δένδρου που χρησιμοποιείται για να καθοδηγήσει την αναζήτηση μιας

Διαβάστε περισσότερα

Elements of Information Theory

Elements of Information Theory Elements of Information Theory Model of Digital Communications System A Logarithmic Measure for Information Mutual Information Units of Information Self-Information News... Example Information Measure

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 10: Παράλληλη Ανάκτηση Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκληση Πληροφορίας. Information Retrieval. Διδάσκων Δημήτριος Κατσαρός

Ανάκληση Πληροφορίας. Information Retrieval. Διδάσκων Δημήτριος Κατσαρός Ανάκληση Πληροφορίας Information Retrieval Διδάσκων Δημήτριος Κατσαρός Διάλεξη 6η: 05/03/2014 1 WILD-CARD QUERIES 2 Sec. 3.2 Wild-card queries: * mon*: find all docs containing any word beginning mon.

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 2.4: Εργασία με εικονίδια

Κεφάλαιο 2.4: Εργασία με εικονίδια Κεφάλαιο 2.4: Εργασία με εικονίδια 2.4.1 Συχνότερα εμφανιζόμενα εικονίδια των Windows Τα πιο συνηθισμένα εικονίδια, που μπορεί να συναντήσουμε, είναι: Εικονίδια συστήματος: Τα Windows εμφανίζουν τα στοιχεία

Διαβάστε περισσότερα

Λειτουργικά Συστήματα. Τ.Ε.Ι. Ιονίων Νήσων Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας - Λευκάδα

Λειτουργικά Συστήματα. Τ.Ε.Ι. Ιονίων Νήσων Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας - Λευκάδα Λειτουργικά Συστήματα Τ.Ε.Ι. Ιονίων Νήσων Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας - Λευκάδα Στέργιος Παλαμάς, Υλικό Μαθήματος «Λειτουργικά Συστήματα», 2015-2016 Κεφάλαιο 2: Σύστημα Αρχείων Τα προγράμματα που εκτελούνται

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο 7: Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort

Εργαστήριο 7: Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort Εργαστήριο 7: Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: -Ο αλγόριθμος ταξινόμησης Radix Sort -Δυο εκδοχές: Most Significant Digit (MSD) και Least Significant

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Τεχνικές NLP Σχεδιαστικά Θέματα

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Τεχνικές NLP Σχεδιαστικά Θέματα ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Τεχνικές NLP Σχεδιαστικά Θέματα Natural Language Processing Επεξεργασία δεδομένων σε φυσική γλώσσα Κατανόηση φυσικής γλώσσας από τη μηχανή

Διαβάστε περισσότερα

SMPcache. Ένα εργαλείο για προσομοίωση-οπτικοποίηση κρυφής μνήμης (Cache)

SMPcache. Ένα εργαλείο για προσομοίωση-οπτικοποίηση κρυφής μνήμης (Cache) SMPcache Ένα εργαλείο για προσομοίωση-οπτικοποίηση κρυφής μνήμης (Cache) 1. Βασικές ρυθμίσεις του συστήματος: δημιουργία μια δικής μας σύνθεσης συστήματος. Το SMPcache είναι ένα εργαλείο με το οποίο μπορούμε

Διαβάστε περισσότερα

Άσκηση 1 (15 μονάδες) (Επεκτατός Κατακερματισμός)

Άσκηση 1 (15 μονάδες) (Επεκτατός Κατακερματισμός) ΗΥ460 Τελική Εξέηαζη 29 Ιανουαπίου 2013 Σελίδα 1 από 8 Πανεπιστήμιο Κρήτης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΗΥ-460 Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Δημήτρης Πλεξουσάκης Βασίλης Χριστοφίδης Επαναληπτική

Διαβάστε περισσότερα

Λειτουργικά Συστήματα Κεφάλαιο 2 Οργάνωση Συστήματος Αρχείων 2.1 Διαχείριση Αρχείων και Σύστημα Αρχείων(File System)

Λειτουργικά Συστήματα Κεφάλαιο 2 Οργάνωση Συστήματος Αρχείων 2.1 Διαχείριση Αρχείων και Σύστημα Αρχείων(File System) ..8 Κατανομή των αρχείων σε συσκευές Ακολουθείται κάποια λογική στην αποθήκευση των αρχείων:.αρχεία που χρησιμοποιούνται συχνά τοποθετούνται στους σκληρούς δίσκους που έχουν μεγάλη ταχύτητα πρόσβασης..αν

Διαβάστε περισσότερα

ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Διαχείριση μνήμης Εργαστηριακές Ασκήσεις

ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Διαχείριση μνήμης Εργαστηριακές Ασκήσεις ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Διαχείριση μνήμης Εργαστηριακές Ασκήσεις Υλικό από: Modern Operating Systems Laboratory Exercises, Shrivakan Mishra Σύνθεση Κ.Γ. Μαργαρίτης, Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής, Πανεπιστήμιο

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Ανάκτηση Πληροφοριών

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Ανάκτηση Πληροφοριών Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 1. Ανάκτηση Boole Ανάκτηση Πληροφοριών Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Γνωριμία ιδάσκων: Χρήστος

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

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών - Μηχανικών Υπολογιστών. Αρχιτεκτονική Υπολογιστών Νεκτάριος Κοζύρης.

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών - Μηχανικών Υπολογιστών. Αρχιτεκτονική Υπολογιστών Νεκτάριος Κοζύρης. Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών - Μηχανικών Υπολογιστών Αρχιτεκτονική Υπολογιστών Νεκτάριος Κοζύρης Εικονική Μνήμη Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΣΔΒΔ Σύνολο από προγράµµατα για τη διαχείριση της ΒΔ Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος ΒΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Αρχεία δεδοµένων συστήµατος Σύστηµα Βάσεων Δεδοµένων (ΣΒΔ)

Διαβάστε περισσότερα

Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο

Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο Κατακερµατισµός 1 Οργάνωση Αρχείων (σύνοψη) Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο 1. Αρχεία Σωρού 2. Ταξινοµηµένα Αρχεία Φυσική διάταξη των εγγραφών

Διαβάστε περισσότερα

ΗΥ460 Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Χειμερινό Εξάμηνο 2016 Διδάσκοντες: Βασίλης Χριστοφίδης, Δημήτρης Πλεξουσάκης, Χαρίδημος Κονδυλάκης

ΗΥ460 Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Χειμερινό Εξάμηνο 2016 Διδάσκοντες: Βασίλης Χριστοφίδης, Δημήτρης Πλεξουσάκης, Χαρίδημος Κονδυλάκης ΗΥ460 Συστήματα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων Χειμερινό Εξάμηνο 2016 Διδάσκοντες: Βασίλης Χριστοφίδης, Δημήτρης Πλεξουσάκης, Χαρίδημος Κονδυλάκης Λύσεις 1 ης σειράς Ασκήσεων Ημερομηνία Παράδοσης: 14/10/2016

Διαβάστε περισσότερα