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 9: Αξιολόγηση στην Ανάκτηση Πληροφοριών. 1

2 Κεφ. 6 Τι είδαμε στο προηγούμενο μάθημα Βαθμολόγηση και κατάταξη εγγράφων Στάθμιση όρων (term weighting) Αναπαράσταση εγγράφων και ερωτημάτων ως διανύσματα Θέματα Υλοποίησης Περίληψη αποτελεσμάτων 2

3 Μοντέλα διαβαθμισμένης ανάκτησης Διαβαθμισμένη ανάκτηση (ranked retrieval): αντί ενός συνόλου εγγράφων που ικανοποιούν το ερώτημα, μια διάταξη των (κορυφαίων) για την ερώτηση εγγράφων της συλλογής Διάταξη με βάση ένα βαθμό, score(d, q), μετρά πόσο καλά το έγγραφο d ταιριάζει (match) με το ερώτημα q Επιστρέφουμε τα κορυφαία-k (top-k) Συνήθως μαζί με ερωτήματα ελεύθερου κειμένου (Free text queries) 3

4 Διαβαθμισμένη ανάκτηση: θέματα 1. Πως ορίζουμε το score; 2. Πως υπολογίζουμε αποδοτικά τα k καλύτερα έγγραφα όταν η συλλογή είναι μεγάλη; Θα δούμε αρχικά μεθόδους που βασίζονται στο «κείμενο» για το ερώτημα 1 4

5 Μοντέλα διαβαθμισμένης ανάκτησης Πως ορίζουμε το βαθμό; Έστω ένα ερώτημα και t i οι όροι του Δυο βασικά κριτήρια βασισμένα στο «κείμενο» Συχνότητα εμφάνισης του όρου t i στο κείμενο (tf) Συχνότητα εμφάνισης του όρου t i στη συλλογή (idf) 5

6 Κεφ. 6.2 tf και στάθμιση με log tf Η συχνότητα tf t,d του όρου t σε ένα έγγραφο d ορίζεται ως αριθμός των φορών που το t εμφανίζεται στο d. Συχνά στάθμιση με χρήση του λογάριθμου της συχνότητας (log frequency weight) του όρου t στο d είναι w t,d 1 log10 tft,d, if tft,d 0 0, otherwise 0 0, 1 1, 2 1.3, 10 2, 100->3, , κλπ. Ο βαθμός για ένα ζεύγος εγγράφου-ερωτήματος: άθροισμα των βαρών όλων των κοινών όρων: t q d score (1 log tft, d ) 6

7 Κεφ idf και στάθμιση df t είναι η συχνότητα εγγράφων του t: ο αριθμός (πλήθος) των εγγράφων της συλλογής που περιέχουν το t (df t N) df t είναι η αντίστροφη μέτρηση της πληροφορίας που παρέχει ο όρος t Ορίζουμε την αντίστροφη συχνότητα εγγράφων idf (inverse document frequency) του t ως idf log ( N/df t 10 t ) Χρησιμοποιούμε log (N/df t ) αντί για N/df t για να «ομαλοποιήσουμε» την επίδραση του idf. 7

8 Κεφ Στάθμιση με tf-idf Το tf-idf βάρος ενός όρου είναι το γινόμενο του βάρους tf και του βάρους idf. w (1 log(tft, )) log( N / df t, d d t ) Αυξάνει με τον αριθμό εμφανίσεων του όρου στο έγγραφο Αυξάνει με τη σπανιότητα του όρου στη συλλογή Score(q,d) t q d tf.idf t,d Έχουν προταθεί και πολλοί άλλοι τρόποι συνδυασμού του tf και idf 8

9 Κεφ. 6.2 Διανυσματική αναπαράσταση Antony and Cleopatra Julius Caesar The Tempest Hamlet Othello Macbeth Antony Brutus Caesar Calpurnia Cleopatra mercy worser Κάθε έγγραφο αναπαρίσταται ως ένα δυαδικό διάνυσμα {0,1} V (την αντίστοιχη στήλη) 9

10 Κεφ. 6.2 Ο πίνακας με μετρητές Antony and Cleopatra Julius Caesar The Tempest Hamlet Othello Macbeth Antony Brutus Caesar Calpurnia Cleopatra mercy worser Κάθε έγγραφο είναι ένα διάνυσμα μετρητών (συχνότητα εμφάνισης του όρου στο έγγραφο) στο N v : μια στήλη παρακάτω 10

11 Κεφ. 6.3 Ο πίνακας με βάρη Antony and Cleopatra Julius Caesar The Tempest Hamlet Othello Macbeth Antony Brutus Caesar Calpurnia Cleopatra mercy worser Θεωρούμε το tf-idf βάρος του όρου: Κάθε έγγραφο είναι ένα διάνυσμα tf-idf βαρών στο R v 11

12 Κεφ. 6.3 Τα έγγραφα ως διανύσματα Έχουμε ένα V -διάστατο διανυσματικό χώρο Οι όροι είναι οι άξονες αυτού του χώρου Τα έγγραφα και οι ερωτήσεις είναι σημεία ή διανύσματα σε αυτόν τον χώρο Πολύ μεγάλη διάσταση: δεκάδες εκατομμύρια διαστάσεις στην περίπτωση της αναζήτησης στο web Πολύ αραιά διανύσματα οι περισσότεροι όροι είναι 0 Το score(q, d) ως το συνημίτονο της γωνίας των q και d 12

13 Βαθμολόγηση στο διανυσματικό χώρο 1. Αναπαράσταση του ερωτήματος ως ένα διαβαθμισμένο tf-idf διάνυσμα 2. Αναπαράσταση κάθε εγγράφου ως ένα διαβαθμισμένο tf-idf διάνυσμα 3. Υπολόγισε το συνημίτονο για κάθε ζεύγος ερωτήματος, εγγράφου 4. Διάταξε τα έγγραφα με βάση αυτό το βαθμό 5. Επέστρεψε τα κορυφαία Κ (π.χ., Κ =10) έγγραφα στο χρήστη 13

14 Κεφ. 6.4 Παραλλαγές της tf-idf στάθμισης Augmented: θεωρούμε τη συχνότητα του πιο συχνού όρου στο έγγραφο και κανονικοποιούμε με αυτήν Το 0.5 είναι ένας τελεστές στάθμισης (εξομάλυνσης) smoothing factor (συχνά και 0.4 αντί 0.5) για να αντιμετωπίσουμε το γεγονός ότι μεγάλα έγγραφα μπορεί να έχουν μεγάλα tf τιμές γιατί επαναλαμβάνουν πληροφορία 14

15 Διαβαθμισμένη ανάκτηση Αρκεί το tf.id; Εξαρτάται από τη συλλογή και την εφαρμογή, συνήθως συνδυασμός πολλών σταθμισμένων όρων 15

16 Παράδειγμα: διαβαθμισμένης ανάκτηση στο google SEO: search engine optimization Google 200 ranking factors (*) δείτε τους στο τέλος των διαφανιών (*) Ή δείτε και αυτό SERP: search engine result page 16

17 Διαβαθμισμένης ανάκτηση google social on page (content) on page (technical) backlinks 17

18 An example: Facebook News Feed Edge rank used to have three primary factors: Affinity i.e., how close is the relationship between the user and the content/source? Weight i.e., what type of action was taken on the content? Decay i.e., how recent/current is the content? New algorithm uses close to 100K weight factors Source: Aug 16,

19 Κεφ. 6 Τι είδαμε στο προηγούμενο μάθημα Βαθμολόγηση και κατάταξη εγγράφων Στάθμιση όρων (term weighting) Αναπαράσταση εγγράφων και ερωτημάτων ως διανύσματα Θέματα Υλοποίησης Περίληψη αποτελεσμάτων 19

20 Επέκταση καταχωρήσεων Συχνότητες όρων Σε κάθε καταχώρηση, αποθήκευση του tf t,d επιπρόσθετα του docid Η συχνότητα idf t αποθηκεύεται στο λεξικό μαζί με τον όρο t 20

21 Υπολογισμός βαθμού Yπολογισμός ανά-όρο (ένας-όρος-τη-φορά - a-termat-a-time) Η απλούστερη περίπτωση είναι να επεξεργαστούμε όλη τη λίστα καταχωρήσεων για τον πρώτο όρο του ερωτήματος Δημιουργούμε ένα συσσωρευτή των βαθμών για κάθε docid εγγράφου που βρίσκουμε Μετά επεξεργαζόμαστε πλήρως τη λίστα καταχωρήσεων για τον δεύτερο όρο κοκ 21

22 Κεφ. 7 Υπολογισμός βαθμού Υπολογισμός ανά έγγραφο (ένα έγγραφο τη φορά document-at-a-time) Μπορούμε να διατρέχουμε τις λίστες των όρων του ερωτήματος παράλληλα όπως στην περίπτωση της Boolean ανάκτησης (merge sort) Αυτό έχει ως αποτέλεσμα λόγω της διάταξης των εγγράφων στις λίστες καταχωρίσεων τον υπολογισμό του βαθμού ανά έγγραφο 22

23 Κεφ. 7 Υπολογισμός k-κορυφαίων αποτελεσμάτων Σε πολλές εφαρμογές, δε χρειαζόμαστε την πλήρη κατάταξη, αλλά μόνο τα κορυφαία k (top-k), για κάποιο μικρό k, π.χ., k = 100 Απλοϊκός τρόπος: Υπολόγισε τους βαθμούς για όλα τα N έγραφα Sort Επέστεψε τα κορυφαία k Αν δε χρειαζόμαστε όλη τη διάταξη, υπάρχει πιο αποδοτικός τρόπος να υπολογίσουμε μόνο τα κορυφαία k; 23

24 Κεφ. 7 Χρήση min-heap Χρήση δυαδικού min heap Ένα δυαδικό min heap είναι ένα δυαδικό δέντρο που η τιμή ενός κόμβου είναι μικρότερη από την τιμή των δύο παιδιών του. 24

25 Κεφ. 7 Επιλογή των κορυφαίων k σε O(N log k) Στόχος: Διατηρούμε τα καλύτερα k που έχουμε δει μέχρι στιγμής Χρήση δυαδικού min heap Για την επεξεργασία ενός νέου εγγράφου d με score s : Get current minimum h m of heap (O(1)) If s h m skip to next document /* υπάρχουν k καλύτερα */ If s > h m heap-delete-root (O(log k)) /* καλύτερο, σβήσε τη ρίζα heap-add d /s (O(log k)) και βάλτο στο heap */ 25

26 Κεφ Γενική προσέγγιση «ψαλιδίσματος» Βρες ένα σύνολο A από υποψήφια έγγραφα (contenders), όπου K < A << N Το A δεν περιέχει απαραίτητα όλα τα top K, αλλά περιέχει αρκετά καλά έγγραφα και πολλά από τα top K Επέστρεψε τα top K έγγραφα του A Το Α είναι ένα ψαλίδισμα (pruning) των μη υποψηφίων Έτσι και αλλιώς το συνημίτονο είναι μόνο μια «εκτίμηση» της συνάφειας Θα δούμε σχετικούς ευριστικούς 26

27 Κεφ Περιορισμός του ευρετηρίου Ο βασικός αλγόριθμος υπολογισμού του συνημίτονου θεωρεί έγγραφα που περιέχουν τουλάχιστον έναν όρο του ερωτήματος Μπορούμε να επεκτείνουμε αυτήν την ιδέα; Εξετάζουμε μόνο τους όρους του ερωτήματος με μεγάλο idf Εξετάζουμε μόνο έγγραφα που περιέχουν πολλούς από τους όρους του ερωτήματος 27

28 Κεφ Λίστες πρωταθλητών Προ-υπολογισμός για κάθε όρο t του λεξικού, των r εγγράφων με το μεγαλύτερο βάρος ανάμεσα στις καταχωρήσεις του t -> λίστα πρωταθλητών (champion list, fancy list or top docs for t) Αν tf.idf, είναι αυτά με το καλύτερο tf Κατά την ώρα του ερωτήματος, πάρε ως Α την ένωση των λιστών πρωταθλητών για τους όρους του ερωτήματος, υπολόγισε μόνο τους βαθμούς για τα έγγραφα της Α και διάλεξε τα Κ ανάμεσα τους To r πρέπει να επιλεγεί κατά τη διάρκεια της κατασκευής του ευρετηρίου Έτσι, είναι πιθανόν ότι r < K 28

29 Κεφ idf-διατεταγμένοι όροι Κατά την επεξεργασία των όρων του ερωτήματος Τους εξετάζουμε με φθίνουσα διάταξη ως προς idf Όροι με μεγάλο idf πιθανών να συνεισφέρουν περισσότερο στο βαθμό Καθώς ενημερώνουμε τη συμμετοχή στο βαθμό κάθε όρου Σταματάμε αν ο βαθμός των εγγράφων δεν μεταβάλλεται πολύ 29

30 Κεφ. 7 Επιπρόσθετοι ευριστικοί για βελτίωση του χρόνου Μέχρι στιγμής, θεωρούμε διάταξη των λιστών καταχωρήσεων με βάση το DocID θα δούμε εναλλακτικές διατάξεις Μέθοδος 1: Με βάση την ποιότητα των εγγράφων Μέθοδος 2: Με βάση τη σχετικότητα του εγγράφου με τον όρο, δηλαδή το tf 30

31 Κεφ. 7 Με βάση την «ποιότητα» του εγγράφου (g(d)) Συχνά υπάρχει ένας ανεξάρτητος του ερωτήματος (στατικός) χαρακτηρισμός της καταλληλότητας ( goodness, authority) του εγγράφου έστω g(d) Για παράδειγμα: o Στις μηχανές αναζήτησης (στο Google) το PageRank g(d), wikipedia σελίδες ή άρθρα σε μια συγκεκριμένη εφημερίδα, κλπ 31

32 Κεφ. 7 Με βάση την «ποιότητα» του εγγράφου (g(d)) Σε αυτήν την περίπτωση, ο συγκεντρωτικός βαθμός (netscore) ενός εγγράφου d είναι ένας συνδυασμός της ποιότητας του εγγράφου (που έστω ότι δίνεται από μια συνάρτηση g στο [0, 1]) και της συνάφειας του με το ερώτημα q (που εκφράζεται από το συνημίτονο) π.χ.: net-score(q, d) = g(d) + cos(q, d) Θέλουμε να επιλέξουμε σελίδες που είναι και γενικά σημαντικές (authoritative) και συναφείς ως προς την ερώτηση (το οποίο μας δίνει το συνημίτονο) Πως μπορούμε να επιτύχουμε γρήγορο τερματισμό (early termination); Δηλαδή να μην επεξεργαστούμε όλη τη λίστα καταχωρήσεων για να βρούμε τα καλύτερα k; 32

33 Κεφ. 7 Με βάση την «ποιότητα» του εγγράφου (g(d)) Διατάσουμε τις λίστες καταχωρήσεων με βάση την ποιότητα (π.χ., PageRank) των εγγράφων: g(d 1 ) > g(d 2 ) > g(d 3 ) >... Η διάταξη των εγγράφων είναι ίδια για όλες τις λίστες καταχωρήσεων Τα «καλά» έγγραφα στην αρχή της κάθε λίστας, οπότε αν θέλουμε να βρούμε γρήγορα καλά αποτελέσματα μπορούμε να δούμε μόνο την αρχή της λίστας 33

34 Κεφ. 7 Με βάση την «ποιότητα» του εγγράφου (g(d)) Επεξεργαζόμαστε ένα έγγραφο τη φορά δηλαδή, για κάθε έγγραφο υπολογίζουμε πλήρως το net-score του (για όλους τους όρους του ερωτήματος) Έστω g [0, 1], το τελευταίο k-κορυφαίο έγγραφο έχει βαθμό 1.2 και για το έγγραφο d που επεξεργαζόμαστε g(d) < 0.1, άρα και για όλα τα υπόλοιπα συνολικός βαθμός < 1.1 (στην καλύτερη περίπτωση έχουν cos ίσο με 1 που δεν αρκεί όμως για να «ξεπεράσει» το k-οστό καλύτερο). => δε χρειάζεται να επεξεργαστούμε το υπόλοιπο των λιστών 34

35 Κεφ. 7 Διάταξη καταχωρήσεων του t με βάση το tf t,d Ιδέα: δεν επεξεργαζόμαστε τις καταχωρήσεις που θα συνεισφέρουν λίγο στον τελικό βαθμό Διάταξη των εγγράφων με βάση το βάρος (weight) w t,d Όχι κοινή διάταξη των εγγράφων σε όλες τις λίστες Η απλούστερη περίπτωση, normalized tf-idf weight Τα κορυφαία k έγγραφα είναι πιθανόν να βρίσκονται στην αρχή αυτών των ταξινομημένων λιστών. γρήγορος τερματισμός ενώ επεξεργαζόμαστε τις λίστες καταχωρήσεων μάλλον δε θα αλλάξει τα κορυφαία k έγγραφα 35

36 Κεφ Πρόωρος τερματισμός Κατά τη διάσχιση των καταχωρήσεων ενός όρου t, σταμάτα νωρίς αφού: Δεις ένα προκαθορισμένο αριθμό r από έγγραφα Το wf t,d πέφτει κάτω από κάποιο κατώφλι Πάρε την ένωση του συνόλου των εγγράφων που προκύπτει Ένα σύνολο για κάθε όρο Υπολόγισε τους βαθμούς μόνο αυτών των εγγράφων 36

37 Κεφ. 7 Επιπρόσθετοι ευριστικοί (περίληψη) Μέθοδος 1 (με βάση την ποιότητα των εγγράφων): Συχνά υπάρχει μια διαβάθμιση των εγγράφων με βάση κάποια κριτήρια Αντί να διατάσουμε με βάση το docid, διατάσουμε με βάση κάποια μέτρηση «αναμενόμενης συνάφειας» Βασισμένο σε επεξεργασία ανά έγγραφο Μέθοδος 2: Ευριστικό για prune του search space Δεν υπάρχει εγγύηση της ορθότητας του, δηλαδή, μπορεί να μας δώσει έγγραφα που αν και αρκετά καλά, δεν είναι στα top-k Στην πράξη σχεδόν σταθερό χρόνο (constant time). Βασισμένο σε επεξεργασία ανά όρο Και στις δύο περιπτώσεις διατάσουμε τις λίστες καταχωρήσεων με ειδικό τρόπο 37

38 Κεφ Κλάδεμα συστάδων Προ-επεξεργασία - συσταδοποίηση (clustering) εγγράφων Για κάθε ερώτημα q Βρες τον πιο κοντινό αντιπρόσωπο της συστάδας (ηγέτη) L. Ψάξε για τα K πλησιέστερα έγγραφα ανάμεσα στη συστάδα του L. 38

39 Κεφ. 7 Σύνοψη: Πιθανοί τρόποι διάταξης της posting list Τα έγγραφα στη λίστα ενός όρου t διατάσσονται είτε: Με βάση το document-id Με βάση τη σημαντικότητα του εγγράφου (πχ PageRank), πρώτα τα πιο σημαντικά έγγραφα Με βάση τη συχνότητα εμφάνισης του όρου t στο έγγραφο, πρώτα τα έγγραφα με πολλές εμφανίσεις του όρου 39

40 Κεφ. 7 Σύνοψη: Τρόποι υπολογισμού συνάφειας εγγράφου-ερώτησης Document-at-a-time: για κάθε έγγραφο d της συλλογής, υπολογίζουμε τη συνολική συνάφεια του με την ερώτηση (το βαθμό του για όλους του όρους) Term-at-a-time: για κάθε όρο t της ερώτησης, υπολογίζουμε to βαθμό του για όλα τα έγγραφα της συλλογής Score-at-a-time: ξεκινάμε με τα postings που επηρεάζουν περισσότερο το βαθμό 40

41 Βαθμιδωτά ευρετήρια Η χρήση βαθμιδωτών ευρετηρίων θεωρείται ως ένας από τους λόγους που η ποιότητα των αποτελεσμάτων του Google ήταν αρχικά σημαντικά καλύτερη (2000/01) από αυτήν των ανταγωνιστών τους. μαζί με το PageRank, τη χρήση του anchor text και περιορισμών θέσεων (proximity constraints) 41

42 Κεφ. 6.1 Παραμετρική αναζήτηση 42

43 Κεφ. 6.1 Παραμετρική αναζήτηση Βασικό ευρετήριο ζώνης στο λεξικό: Η πληροφορία ζώνης στις λίστες καταχώρησης: 43

44 Κεφ. 6 Τι είδαμε στο προηγούμενο μάθημα Βαθμολόγηση και κατάταξη εγγράφων Στάθμιση όρων (term weighting) Αναπαράσταση εγγράφων και ερωτημάτων ως διανύσματα Θέματα Υλοποίησης Περίληψη αποτελεσμάτων 44

45 Κεφ. 8.7 Περιλήψεις αποτελεσμάτων Η περιγραφή του εγγράφου είναι κρίσιμη γιατί συχνά οι χρήστες βασίζονται σε αυτήν για να αποφασίσουν αν το έγγραφο είναι σχετικό Δε χρειάζεται να διαλέξουν ένα-ένα τα έγγραφα με τη σειρά Ο τίτλος αυτόματα από μεταδεδομένα, αλλά πώς να υπολογίσουμε τις περιλήψεις; Δύο βασικά είδη περιλήψεων Μια στατική περίληψη (static summary) ενός εγγράφου είναι πάντα η ίδια ανεξάρτητα από το ερώτημα που έθεσε ο χρήστης Μια δυναμική περίληψη (dynamic summary) εξαρτάται από το ερώτημα (query-dependent). Προσπαθεί να εξηγήσει γιατί το έγγραφο ανακτήθηκε για το συγκεκριμένο κάθε φορά ερώτημα 45

46 Quicklinks Για navigational query όπως united airlines οι χρήστες πιθανόν να ικανοποιούνται από τη σελίδα Quicklinks παρέχουν navigational cues σε αυτή τη σελίδα 46

47 Κεφ. 8 Τι άλλο θα δούμε σήμερα; Πως ξέρουμε αν τα αποτελέσματα είναι καλά Αξιολόγηση μηχανών αναζήτησης: μεθοδολογία και μέτρα 47

48 Κεφ. 8 Αξιολόγηση συστήματος Αποδοτικότητα (Performance) Πόσο γρήγορη είναι η κατασκευή του ευρετηρίου; Aριθμός εγγράφων την ώρα Μέγεθος ευρετηρίου Πόσο γρήγορη είναι η αναζήτηση; π.χ., latency ως συνάρτηση των ερωτημάτων ανά δευτερόλεπτο ή του μεγέθους του ευρετηρίου Εκφραστικότητα της γλώσσας ερωτημάτων επιτρέπει τη διατύπωση περίπλοκων αναγκών πληροφόρησης; Ποιο είναι το κόστος ανά ερώτημα; Π.χ., σε δολάρια 48

49 Κεφ. 8 Μέτρα για μηχανές αναζήτησης Όλα αυτά τα κριτήρια είναι μετρήσιμα (measurable): μπορούμε να ποσοτικοποιήσουμε την ταχύτητα/μέγεθος/χρήματα και να κάνουμε την εκφραστικότητα συγκεκριμένη Ωστόσο μια βασική μέτρηση για μια μηχανή αναζήτησης είναι η ικανοποίηση των χρηστών (user happiness) Τι κάνει ένα χρήστη χαρούμενο; Οι παράγοντες περιλαμβάνουν: Ταχύτητα απόκρισης (Speed of response) Μέγεθος/κάλυψη ευρετηρίου Εύχρηστη διεπαφή (Uncluttered UI) Χωρίς κόστος (free) Κανένα από αυτά δεν αρκεί: εξαιρετικά γρήγορες αλλά άχρηστες απαντήσεις δεν ικανοποιούν ένα χρήστη (συνάφεια-relevance) Πως μπορούμε να μετρήσουμε τη συνάφεια; 49

50 Κεφ Ποιοι είναι οι χρήστες Ποιος είναι ο χρήστης που προσπαθούμε να ικανοποιήσουμε; Εξαρτάται από την εφαρμογή Μηχανές αναζήτησης στο Web: searcher. Επιτυχία: Ο χρήστης βρίσκει αυτό που ψάχνει. Μέτρο: ρυθμός επιστροφής στη συγκεκριμένη μηχανή αναζήτησης Μηχανές αναζήτησης στο Web: διαφημιστής. Επιτυχία: Searcher «κλικάρει» στη διαφήμιση. Μέτρο: clickthrough rate Ecommerce: Αγοραστής. Επιτυχία: Ο αγοραστής αγοράζει κάτι. Μέτρο: χρόνος για την αγορά, ποσοστό των searchers που γίνονται αγοραστές Ecommerce: Πωλητής. Επιτυχία: Ο πωλητής πουλάει κάτι. Μέτρο: κέρδος ανά πώληση. Επιχείρηση: CEO. Επιτυχία: Οι εργαζόμενοι γίνονται πιο αποδοτικοί (λόγω αποτελεσματικής αναζήτησης). Μέτρο: κέρδος της εταιρείας. 50

51 Κεφ Συνήθης ορισμός: Συνάφεια Η ικανοποίηση του χρήστη συνήθως εξισώνεται με τη συνάφεια (relevance) των αποτελεσμάτων της αναζήτησης με το ερώτημα Μα πως θα μετρήσουμε τη συνάφεια; Η καθιερωμένη μεθοδολογία στην Ανάκτηση Πληροφορίας αποτελείται από τρία στοιχεία: 1. Μία πρότυπη συλλογή εγγράφων (benchmark document collection) 2. Μια πρότυπη ομάδα ερωτημάτων (benchmark suite of queries) 3. Ένα σύνολο αποτίμησης της συνάφειας κάθε ζεύγους ερωτήματος-εγγράφου (συνήθως δυαδικές αποτιμήσεις: συναφής-μη συναφής) - gold standard/ground truth 51

52 Κεφ. 8.2 Συνάφεια και Ανάγκη Πληροφόρησης Συνάφεια ως προς τι; Συνάφεια ως προς την ερώτηση Ανάγκη Πληροφόρησης (Information need i) : «Ψάχνω για πληροφορία σχετικά με το αν το κόκκινο κρασί είναι πιο αποτελεσματικό από το λευκό κρασί για τη μείωση του ρίσκου για καρδιακή προσβολή» Μεταφράζεται σε ερώτημα: Ερώτημα q: [red wine white wine heart attack] Έστω το έγγραφο d : At heart of his speech was an attack on the wine industry lobby for downplaying the role of red and white wine in drunk driving. d άριστο ταίριασμα στο ερώτημα q d δεν είναι συναφές με την ανάγκη πληροφόρησης i 52

53 Κεφ. 8.2 Συνάφεια και Ανάγκη Πληροφόρησης Η ικανοποίηση του χρήστη μπορεί να μετρηθεί μόνο με τη συνάφεια ως προς την ανάγκη πληροφόρησης και όχι ως προς το ερώτημα Το ακριβές είναι συνάφεια έγγραφου-ανάγκης πληροφόρησης αν και χρησιμοποιούμε συνάφεια έγγραφου-ερωτήματος. 53

54 Κεφ. 8.3 Ακρίβεια και Ανάκληση Precision (P) Ακρίβεια είναι το ποσοστό των ανακτημένων εγγράφων που είναι συναφή Recall (R) Ανάκληση είναι το ποσοστό των συναφών εγγράφων που ανακτώνται 54

55 Κεφ. 8.3 Ακρίβεια και Ανάκληση Πίνακας Ενδεχόμενων (Incidence Matrix) πραγματικά αποτέλεσμα P = TP / ( TP + FP ) R = TP / ( TP + FN ) Entire document collection Relevant documents Retrieved documents 55

56 Κεφ. 8.3 Ακρίβεια vs Ανάκληση Η ανάκληση μπορεί να αυξηθεί με το να επιστρέψουμε περισσότερα έγγραφα Η ανάκληση είναι μια μη-φθίνουσα συνάρτηση των εγγράφων που ανακτώνται. Ένα σύστημα που επιστρέφει όλα τα έγγραφα έχει ποσοστό ανάκτησης 100%! Το αντίστροφο ισχύει επίσης (συνήθως): Είναι εύκολο να πετύχεις μεγάλη ακρίβεια με πολύ μικρή ανάκληση Έστω ότι το έγγραφο με το μεγαλύτερο βαθμό είναι συναφές. Πως μπορούμε να μεγιστοποιήσουμε την ακρίβεια; Σε ένα καλό σύστημα η ακρίβεια ελαττώνεται όσο περισσότερα έγγραφα ανακτούμε ή με την αύξηση της ανάκλησης 56

57 Κεφ. 8.3 Αρμονικό Μέσο Πως θα συνδυάσουμε το P και R; Π.χ., το αριθμητικό μέσο (arithmetic mean) Το απλό αριθμητικό μέσο μιας μηχανής αναζήτησης που επιστρέφει τα πάντα είναι 50%, που είναι πολύ υψηλό Γεωμετρικό μέσο (geometric mean) γινόμενο Θα θέλαμε με κάποιο τρόπο να τιμωρήσουμε την πολύ κακή συμπεριφορά σε οποιοδήποτε από τα δύο μέτρα. Αυτό επιτυγχάνεται παίρνοντας το ελάχιστο Αλλά το ελάχιστο είναι λιγότερο ομαλό (smooth) και είναι δύσκολο να σταθμιστεί Το F (αρμονικό μέσο) είναι ένα είδος ομαλού ελάχιστου 57

58 Κεφ. 8.3 Ένα συνδυαστικό μέτρο F Συνήθως ισορροπημένο (balanced) F 1 Aρμονικό μέσο των P και R F1 = 1/ [(1/2)1/P + (1/2)1/R] = 2PR/P+R Πιο κοντά στη μικρότερη από δύο τιμές 58

59 Κεφ. 8.3 Αρμονικό Μέσο Combined Measures Minimum Maximum Arithmetic Geometric Harmonic Precision (Recall fixed at 70%) Τιμές στο 0-1, αλλά συνήθως σε ποσοστά 59

60 Κεφ. 8.3 Ένα συνδυαστικό μέτρο F Το μέτρο F επιτρέπει μια αντιστάθμιση (trade off) της ακρίβεια και της ανάκλησης. όπου α ϵ [0, 1] and thus b 2 ϵ [0, ] Συνήθως ισορροπημένο (balanced) F 1 με α = 0.5 και b = 1 Αυτό είναι το αρμονικό μέσο των P και R Για ποια περιοχή τιμών του β η ανάκληση σταθμίζεται περισσότερο από την ακρίβεια; 60

61 Κεφ. 8.3 Παράδειγμα relevant not relevant retrieved not retrieved 60 1,000,000 1,000, ,000,040 1,000,120 P = 20/( ) = 1/3 R = 20/( ) = 1/4 61

62 Κεφ. 8.3 Ορθότητα (Accuracy) Γιατί να χρησιμοποιούμε περίπλοκα μέτρα όπως ακρίβεια, ανάκληση και F? Γιατί όχι κάτι πιο απλό; Ορθότητα (Accuracy) είναι το ποσοστό των αποφάσεων (συναφή/μη συναφή) που είναι σωστές. Με βάση τον πίνακα ενδεχομένων: accuracy = (TP + TN)/(TP + FP + FN + TN). Γιατί αυτό δεν είναι χρήσιμο στην ΑΠ; 62

63 Κεφ. 8.3 Ορθότητα Παράδειγμα relevant not relevant retrieved 18 2 not retrieved 82 1,000,000,000 63

64 Κεφ. 8.3 Ορθότητα Η μηχανή αναζήτησης snoogle επιστρέφει πάντα 0 αποτελέσματα ( 0 matching results found ), ανεξάρτητα από το ερώτημα. Τι μας λέει όμως η ορθότητα (accuracy); 64

65 Κεφ. 8.3 Ορθότητα Απλό κόλπο για τη μεγιστοποίηση της ορθότητας στην ΑΠ: πες πάντα όχι και μην επιστρέφεις κανένα έγγραφο Αυτό έχει ως αποτέλεσμα 99.99% ορθότητα στα περισσότερα ερωτήματα Searchers στο web (και γενικά στην ΑΠ) θέλουν να βρουν κάτι και έχουν κάποια ανεκτικότητα στα «σκουπίδια» Καλύτερα να επιστρέφεις κάποια κακά hits αρκεί να επιστέφεις κάτι Για την αποτίμηση, χρησιμοποιούμε την ακρίβεια, ανάκληση και F 65

66 Κεφ. 8.3 Δυσκολίες στη χρήση P/R Πρέπει να υπολογιστούν μέσοι όροι για μεγάλες ομάδες συλλογών εγγράφων/ερωτημάτων Χρειάζονται εκτιμήσεις συνάφειας από ανθρώπους Οι χρήστες γενικά δεν είναι αξιόπιστοι αξιολογητές Οι εκτιμήσεις πρέπει να είναι δυαδικές Ενδιάμεσες αξιολογήσεις; Εξαρτώνται από τη συλλογή/συγγραφή Τα αποτελέσματα μπορεί να διαφέρουν από το ένα πεδίο στο άλλο 66

67 Μη γνωστή ανάκληση Ο συνολικός αριθμός των συναφών εγγράφων δεν είναι πάντα γνωστός: Δειγματοληψία πάρε έγγραφα από τη συλλογή και αξιολόγησε τη συνάφεια τους. Εφάρμοσε διαφορετικούς αλγόριθμους για την ίδια συλλογή και την ίδια ερώτηση και χρησιμοποίησε το άθροισμα των συναφών εγγράφων

68 Precision Ακρίβεια και Ανάκληση Επιστρέφει συναφή έγγραφα αλλά χάνει και πολλά συναφή 1 Το ιδανικό Επιθυμητή περιοχή 0 Recall 1 Επιστρέφει κυρίως συναφή έγγραφα αλλά και κάποια σκουπίδια

69 Τι γίνεται όταν υπάρχει διάταξη των αποτελεσμάτων;

70 Κεφ. 8.4 Αξιολόγηση Καταταγμένης Ανάκτησης Ο χρήστης δε βλέπει όλη την απάντηση, αντίθετα αρχίζει από την κορυφή της λίστας των αποτελεσμάτων Θεωρείστε την περίπτωση που: Answer(System1,q) = <N N N N N N N R R R> Answer(System2,q) = <R R R N N N N N N N> Η ακρίβεια, ανάκληση και το F είναι μέτρα για μη καταταγμένα (unranked) σύνολα. Πως μπορούμε να τα τροποποιήσουμε τα μέτρα για λίστες με διάταξη; 70

71 Κεφ. 8.4 Καμπύλη Ακρίβειας/Ανάκλησης Πως μπορούμε να τα τροποποιήσουμε τα μέτρα για λίστες με διάταξη; Απλώς υπολόγισε το μέτρο συνόλου για κάθε πρόθεμα: το κορυφαίο 1, κορυφαία 2, κορυφαία 3, κορυφαία 4 κλπ αποτελέσματα Με αυτόν τον τρόπο παίρνουμε μια καμπύλη ακρίβειαςανάκλησης (precision-recall curve). 71

72 Κεφ. 8.4 Παράδειγμα Ι n x x x x x doc # relevant R=3/6=0.5; total # of relevant docs = 6 Check each new recall point: R=1/6=0.167; P=1/1=1 R=2/6=0.333; P=2/2=1 P=3/4=0.75 R=4/6=0.667; P=4/6=0.667 R=5/6=0.833; P=5/13=0.38 Missing one relevant document. Never reach 100% recall 72

73 Precision Κεφ. 8.4 Παράδειγμα Ι (συνέχεια) Recall-Precision Graph 1 0,8 0,6 0,4 0, ,5 1 Recall Πριονωτή το precision ελαττώνεται για το ίδιο recall μέχρι να βρεθεί το επόμενο συναφές έγγραφο 73

74 Ακρίβεια εκ παρεμβολής (Interpolated precision) Sec. 8.4 Αν η ακρίβεια αλλάζει τοπικά με την αύξηση της ανάκλησης, το λαμβάνουμε υπ όψιν ο χρήστης θέλει να δει και άλλα έγγραφα αν αυξάνεται και η ακρίβεια και η ανάκληση Παίρνουμε τη μέγιστη τιμή της ακρίβειας στα δεξιά της τιμής P( r j ) r max r j r j 1 P( r) 74

75 Precision Κεφ. 8.6 Καμπύλη Ακρίβειας/Ανάκλησης Recall Κάθε σημείο αντιστοιχεί σε ένα αποτέλεσμα για τα κορυφαία k έγγραφα (k = 1, 2, 3, 4,...). Παρεμβολή (με κόκκινο): μέγιστο των μελλοντικών σημείων 75

76 Precision Παράδειγμα ΙΙ Relevant d3, d5, d9, d25, d39, d44, d56, d71, d89, d Recall 123 Rank Doc Rel R ecall P recision 0 0 % 0 % 1 d % 100 % 2 d % 50 % 3 d % 67 % 4 d 6 20 % 50 % 5 d % 40 % 6 d 9 30 % 50 % 7 d % 43 % 8 d % 38 % 9 d % 33 % 10 d % 40 % 11 d % 36 % 12 d % 33 % 13 d % 31 % 14 d % 29 % 15 d 3 50 % 33 % 76

77 Sec. 8.4 Μέσοι όροι από πολλά ερωτήματα Το γράφημα για ένα ερώτημα δεν αρκεί Χρειαζόμαστε τη μέση απόδοση σε αρκετά ερωτήματα. Αλλά: Οι υπολογισμοί ακρίβειας-ανάκλησης τοποθετούν κάποια σημεία στο γράφημα Πως καθορίζουμε μια τιμή ανάμεσα στα σημεία; 77

78 Precision Κεφ. 8.4 Σύγκριση Συστημάτων Σύστημα 1 Σύστημα 2 Πώς να τα συγκρίνουμε; Recall 78

79 Κεφ. 8 Σύγκριση Συστημάτων Σκοπός: Δυνατότητα σύγκρισης διαφορετικών συστημάτων Πως; Χρήση κανονικοποιημένων επιπέδων ανάκλησης (standard recall levels) Παράδειγμα καθιερωμένων επιπέδων ανάκλησης (πλήθος επιπέδων: 11): Standard Recall levels at 0%, 10%, 20%,, 100% r j {0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0} r 0 = 0.0, r 1 = 0.1,, r 10 =1.0 79

80 Κεφ. 8 Μέση ακρίβεια 11-σημείων με παρεμβολή (11-point interpolated average precision) Υπολόγισε την ακρίβεια με παρεμβολή στα επίπεδα ανάκτησης 0.0, 0.1, 0.2,... Επανέλαβε το για όλα τα ερωτήματα στο evaluation benchmark και πάρε το μέσο όρο Αυτό το μέτρο μετρά την απόδοση σε όλα τα επίπεδα ανάκλησης (at all recall levels). 80

81 Κεφ. 8 Μέση ακρίβεια 11-σημείων με παρεμβολή (11-point interpolated average precision) Recall Interpolated Precision point average: Γενικά υπολόγισε το μέσο precision recall για ένα σύνολο από ερωτήματα N q πλήθος ερωτημάτων P i (r) - precision at recall level r for i th query Pr () N q Pr i () N i 1 q 81

82 Precision Sec. 8.4 Τυπική (καλή;) ακρίβεια 11-σημείων SabIR/Cornell 8A1 11pt precision from TREC 8 (1999) Recall 82

83 Precision Σύγκριση Συστημάτων Η καμπύλη που είναι πιο κοντά στη πάνω δεξιά γωνία του γραφήματος υποδηλώνει και καλύτερη απόδοση 1 0,8 NoStem Stem 0,6 0,4 0,2 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Recall

84 Κεφ. 8.4 Ακρίβεια στα k Ακρίβεια-στα-k (Precision-at-k): H ακρίβεια των κορυφαίων k αποτελεσμάτων Πχ ακρίβεια-στα-10, αγνοεί τα έγγραφα μετά το 10 ο Πχ 2/3 2/4 3/5 Πιθανόν κατάλληλο για τις περισσότερες αναζητήσεις στο web: οι χρήστες θέλουν καλά αποτελέσματα στις πρώτες μία ή δύο σελίδες Αντίστοιχα Ανάκληση στα k 84

85 ΤΕΛΟΣ 9 ου Μαθήματος Ερωτήσεις? Χρησιμοποιήθηκε κάποιο υλικό από: Pandu Nayak and Prabhakar Raghavan, CS276:Information Retrieval and Web Search (Stanford) Hinrich Schütze and Christina Lioma, Stuttgart IIR class διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης) 85

86 Οι επόμενες σελίδες δείχνουν αυτούς τους 200 όρους που μπορεί να λαμβάνονται υπόψη στη διαβάθμιση της google 86

87 Domain Factors 1. Domain Age 2. Keyword Appears in Top Level Domain 3. Keyword As First Word in Domain 4. Domain registration (time) length 5. Keyword in Subdomain Name -> 6. Domain History 7. Exact Match Domain (reduced in 2013) 8. Public vs. Private Whois 9. Penalized Whois Owner (if identified as a spammer) 10. Country TLD extension (having a Country Code Top Level Domain (.cn,.pt,.ca) helps the site rank for that particular countr but limits the site s ability to rank globally. 87

88 Page-Level Factors 1. Keyword in Title Tag 2. Title Tag Starts with Keyword 3. Keyword in Description Tag 4. Keyword Appears in H1 Tag 5. Keyword is the Most Frequently Used Phrase in Document 6. Keyword Prominence: Having a keyword appear in the first 100-words 7. Keyword in H2, H3 Tags: Having your keyword appear as a subheading in H2 or H3 format may be another weak relevancy signal. 8. Keyword Word Order: An exact match of a query keyword in a page content will generally rank better than the same keyword phrase in a different order. 9. Content Length: Content with more words can cover a wider breadth and are likely preferred 10. Keyword Density 88

89 Page-Level Factors (II) 11. Page Loading Speed via HTML 12. Page Loading Speed via Chrome: Google may also use Chrome user data as this takes into account server speed, CDN usage and other non HTML-related speed signals. 13. Duplicate Content: Identical content on the same site (even slightly modified) can negatively influence a site s search engine visibility. 14. Rel=Canonical: When used properly, use of this tag may prevent Google from considering pages duplicate content. 15. Syndicated Content: Is the content on the page original? 16. Image Optimization: Images on-page send search engines important relevancy signals through their file name, alt text, title, description and caption. 17. Recency of Content Updates: Caffeine favors recently updated content, especially for time-sensitive searches. Google shows the date last update for certain pages 18. Magnitude of Content Updates: The significance of edits and changes is also a freshness factor. Adding or removing entire sections is a more significant than switching around the order of a few words. 19. Historical Updates Page Updates: How often has the page been updated over time? 89

90 Page-Level Factors (III) 20. Outbound Link Quality: linking out to authority sites 21. Outbound Link Theme: search engines may use the content of the pages you link to as a relevancy signal. For example, if you have a page about cars that links to movierelated pages, this may tell Google that your page is about the movie Cars, not the automobile. 22. Number of Outbound Links: Too many dofollow OBLs may leak PageRank, which can hurt search visibility. 23. Helpful Supplementary Content: helpful supplementary content is an indicator of a quality, e.g., currency converters, loan interest calculators and interactive recipes. 24. References and Sources: Citing references and sources, like research papers do, may be a sign of quality. 25. Latent Semantic Indexing Keywords in Content (LSI): LSI keywords help search engines extract meaning from words with more than one meaning (Apple the computer company vs. the fruit). The presence/absence of LSI probably also acts as a content quality signal. 26. LSI Keywords in Title and Description Tags: As with webpage content, LSI keywords in page meta tags probably help Google discern between synonyms. May also act as a relevancy signal. 90

91 Page-Level Factors (IV) 27. Multimedia: e.g, Images, videos 28. Number of Internal Links Pointing to Page: The number of internal links to a page indicates its importance relative to other pages on the site. 29. Quality of Internal Links Pointing to Page: Internal links from authoritative pages on domain have a stronger effect than pages with no or low PR. 30. Broken Links: too many broken links on a page may be a sign of a neglected or abandoned site. 31. Grammar and Spelling: 32. Reading Level: estimates the reading level (basic, intermediate, advanced) of webpages but what they do with that information is up for debate. 33. HTML errors/wc3 validation: Lots of HTML errors or sloppy coding may be a sign of a poor quality site. 34. Bullets and Numbered Lists 35. User Friendly Layout 91

92 Page-Level Factors (IV) 36. Page Host s Domain Authority: All things being equal a page on an authoritative domain will rank higher than a page on a domain with less authority. 37. Page s PageRank: Not perfectly correlated. Ιn general higher PR pages rank better than low PR pages. 38. URL Length: excessively long URLs may hurt search visibility. 39. URL Path: A page closer to the homepage may get a slight authority boost. 40. Keyword in URL: Another important relevancy signal. 41. URL String: The categories in the URL string are read by Google and may provide a thematic signal to what a page is about 42. Page Category: The category the page appears on is a relevancy signal 43. WordPress Tags: Tags are WordPress-specific relevancy signal. 44. Affiliate Links: Affiliate links themselves probably won t hurt rankings. But if too many, Google s algorithm may pay closer attention to other quality signals to make sure not a thin affiliate site. 92

93 Page-Level Factors (V) 45. Human Editors: Although never confirmed, Google has filed a patent for a system that allows human editors to influence the SERPs. 46. Priority of Page in Sitemap: The priority a page is given via the sitemap.xml file may influence ranking. 47. Quantity of Other Keywords Page Ranks : If the page ranks for several other keywords it may give Google an internal sign of quality. 48. Page Age: Although Google prefers fresh content, an older page that s regularly updated may outperform a newer page. 49. Parked Domains: decreased search visibility of parked domains. Domain parking refers to the registration of an internet domain name without that domain being associated with any services such as or a website. 50. Useful Content: 93

94 Site-Level Factors 1. Content Provides Value and Unique Insights 2. Contact Us Page: prefer sites with an appropriate amount of contact information, e.g., if contact information matches your whois info. 3. Domain Trust/TrustRank: Site trust measured by how many links away a site is from highly-trusted seed sites massively important ranking factor. 4. Site Architecture: A well put-together site architecture (especially a silo structure) helps Google thematically organize your content. 5. Site Updates: How often a site is updated and especially when new content is added to the site is a site-wide freshness factor. 6. Number of Pages 7. Presence of Sitemap: A sitemap helps search engines index your pages easier and more thoroughly, improving visibility. 8. Site Uptime: Lots of downtime from site maintenance or server issues may hurt ranking (and even result in deindexing if not corrected). 9. Server Location: may influence where site ranks in different geographical regions. Especially important for geo-specific searches. 94

95 Site-Level Factors (II) 10. SSL Certificate (Ecommerce Sites) 11. Terms of Service and Privacy Pages: These two pages help tell Google that a site is a trustworthy member of the internet. 12. Duplicate Content On-Site: Duplicate pages and meta information across your site may bring down all of your page s visibility. 13. Breadcrumb Navigation: This is a style of user-friendly site-architecture that helps users (and search engines) know where they are on a site: 14. Mobile Optimized: create a responsive site; likely that responsive sites get an edge in searches from a mobile device. 15. YouTube: YouTube videos are given preferential treatment in the SERPs 16. Site Usability: A site difficult to use or to navigate can hurt ranking by reducing time on site, pages viewed and bounce rate. This may be an independent algorithmic factor gleaned from massive amounts of user data. 95

96 Site-Level Factors (III) 17. Use of Google Analytics and Google Webmaster Tools: Some think that having these two programs installed on your site can improve your page s indexing. May also directly influence rank by giving Google more data to work with 18. User reviews/site reputation: A site on review sites like Yelp.com and RipOffReport.com likely play an important role. 96

97 Backlinks Factors 1. Linking Domain Age: Backlinks from aged domains may be more powerful 2. Number of Linking Root Domains: The number of referring domains is one of the most important ranking factors in Google s algorithm 3. Number of Links from Separate C-Class IPs 4. Number of Linking Pages: The total number of linking pages even if some on the same domain is a ranking factor. 5. Alt Tag (for Image Links): Alt text is an image version of anchor text. 6. Links from.edu or.gov Domains 7. PR of Linking Page: The PageRank of the referring page is an extremely important ranking factor. 8. Authority of Linking Domain: The referring domain authority may play an independent role in link importance (ie. a PR2 page link from a site with a homepage PR3 may be worth less than a PR2 page link from PR8 Yale.edu). 9. Links From Competitors: Links from other pages ranking in the same SERP (search engine result page) may be more valuable for a page s rank for that particular keyword. 97

98 Backlinks Factors (II) 10. Social Shares of Referring Page: The amount of page-level social shares may influence the link value. 11. Links from Bad Neighborhoods e.g., link farms 12. Guest Posts: 13. Links to Homepage Domain that Page Sits On: Links to a referring page homepage may play special importance in evaluating a site and therefore a link weight. 14. Nofollow Links: Google s official word on the matter is: In general, we don t follow them. 15. Diversity of Link Types 16. Sponsored Links Or Other Words Around Link: Words like sponsors, link partners and sponsored links may decrease a link s value. 98

99 Backlinks Factors (III) 17. Contextual Links: Links embedded inside a page content more powerful than links on an empty page or found elsewhere on the page. 18. Excessive 301 Redirects to Page 19. Backlink Anchor Text 20. Internal Link Anchor Text 21. Link Title Attribution: The link title (the text that appears when you hover over a link) 22. Country TLD of Referring Domain: Getting links from country-specific top level domain extensions (.de,.cn,.co.uk) may help rank better in that country. 23. Link Location In Content: Links the beginning of a piece of content carry slight more weight than links placed at the end of the content. 24. Link Location on Page: Where a link appears on a page is important. Generally, links embedded in a page content are more powerful than links in the footer or sidebar area. 99

100 Backlinks Factors (IV) 25. Linking Domain Relevancy: 26. Page Level Relevancy: link from a page closely tied to page content more powerful than a link from an unrelated page. 27. Text Around Link Sentiment: whether or not a link to your site is a recommendation or part of a negative review. Links with positive sentiments likely carry more weight. 28. Keyword in Title 29. Positive Link Velocity 30. Negative Link Velocity 31. Links from Hub Pages: getting links from pages that are considered top resources (or hubs) on a certain topic are given special treatment. 32. Link from Authority Sites: A link from a site considered an authority site likely more important than a link from a small, microniche site. 100

101 Backlinks Factors (IV) 33. Linked to as Wikipedia Source: Although the links are nofollow, getting a link from Wikipedia may give a little added trust and authority 34. Co-Occurrences: The words that tend to appear around your backlinks 35. Backlink Age: older links have more ranking power than newly minted backlinks. 36. Links from Real Sites vs. Splogs: probably more weight to links from real sites than from fake blogs. 37. Natural Link Profile: A site with a natural link profile is going to rank highly and be more durable to updates. 38. Reciprocal Links: Excessive link exchanging as a link scheme to avoid. 39. User Generated Content Links: Google is able to identify links generated from UGC vs. the actual site owner. 101

102 Backlinks Factors (IV) 40. Links from 301: Links from 301 redirects may lose compared to a direct link. 41. Schema.org Microformats: Pages that support microformats may rank above pages without it. 42. DMOZ Listed: Many believe that Google gives DMOZ listed sites a little extra trust. 43. Yahoo! Directory Listed: 44. Number of Outbound Links on Page: 45. Forum Profile Links: Because of industrial-level spamming, Google may significantly devalue links from forum profiles. 46. Word Count of Linking Content: A link from a 1000-word post is more valuable than a link inside of a 25-word snippet. 47. Quality of Linking Content: 48. Sitewide Links: sitewide links are compressed to count as a single link. 102

103 User Interaction 1. Organic Click Through Rate for a Keyword 2. Organic CTR for All Keywords 3. Bounce Rate: pages where people quickly bounce is probably not very good 4. Direct Traffic: It s confirmed that Google uses data from Google Chrome to determine whether or not people visit a site (and how often). Sites with lots of direct traffic are likely higher quality than sites that get very little direct traffic. 5. Repeat Traffic: whether or not users go back to a page or site after visiting. 6. Blocked Sites: Google has discontinued this feature in Chrome. However, Panda used this feature as a quality signal. 7. Chrome Bookmarks 8. Google Toolbar Data: besides page loading speed and malware, not know what kind of data they glean from the toolbar. 103

104 User Interaction (II) 9. Number of Comments: 10. Dwell Time: Google pays very close attention to dwell time : how long people spend on your page when coming from a Google search. This is also sometimes referred to as long clicks vs short clicks. 104

105 1. Query Freshness Special Algorithm Rules 2. Query Deserves Diversity: Google may add diversity to a SERP for ambiguous keywords, such as Ted, WWF or ruby. 3. User Browsing History: Sites that you frequently visit while signed into Google 4. User Search History: Search chain influence search results for later searches. For example, if you search for reviews then search for toasters, Google is more likely to show toaster review sites higher in the SERPs. 5. Geo Targeting: Google gives preference to sites with a local server IP and country-specific domain name extension. 6. Safe Search: Search results with curse words or adult content not appear for people with Safe Search turned on. 7. Google+ Circles: Google shows higher results for authors and sites added to your Google Plus Circles 8. DMCA Complaints: downranks pages with DMCA complaints (copyright act). 105

106 Special Algorithm Rules (II) 9. Domain Diversity: The Bigfoot Update supposedly added more domains to each SERP page. 10. Transactional Searches: Google sometimes displays different results for shopping-related keywords, like flight searches. 11. Local Searches: Google often places Google+ Local results above the normal organic SERPs. 12. Google News Box: Certain keywords trigger a Google News box: 13. Big Brand Preference: After the Vince Update, Google began giving big brands a boost for certain short-tail searches. 14. Shopping Results: Google sometimes displays Google Shopping results in organic SERPs 15. Image Results: Google elbows our organic listings for image results for searches commonly used on Google Image Search. 106

107 Special Algorithm Rules (II) 16. Easter Egg Results: Google has a dozen or so Easter Egg results. For example, when you search for Atari Breakout in Google image search, the search results turn into a playable game (!). 17. Single Site Results for Brands: Domain or brand-oriented keywords bring up several results from the same site. 107

108 Social Signals 1. Number of Tweets: 2. Authority of Twitter Users Accounts: 3. Number of Facebook Likes: Although Google can not see most Facebook accounts, likely they consider the number of Facebook likes a page receives as a weak ranking signal. 4. Facebook Shares: Facebook shares because more similar to a backlink may have a stronger influence than Facebook likes. 5. Authority of Facebook User Accounts: As with Twitter, Facebook shares and likes coming from popular Facebook pages may pass more weight. 6. Pinterest Pins: popular and lots of public data. 7. Votes on Social Sharing Sites: possible that Google uses shares at sites like Reddit, Stumbleupon and Digg as another type of social signal. 108

109 Social Signals (II) 8. Number of Google+1 s: 9. Authority of Google+ User Accounts: 10. Verified Google+ Authorship: may already be a trust signal. 11. Social Signal Relevancy: Google probably uses relevancy information from the account sharing the content and the text surrounding the link. 12. Site Level Social Signals: Site-wide social signals may increase a site overall authority, which will increase search visibility for all of its pages. 109

110 Brand Signals 1. Brand Name Anchor Text: Branded anchor text is a simple but strong brand signal. 2. Branded Searches: people search for brands. If people search for your site in Google (ie. Backlinko twitter, Backlinko + ranking factors ), Google likely takes this into consideration when determining a brand. 3. Site Has Facebook Page and Likes: Brands tend to have Facebook pages with lots of likes. 4. Site has Twitter Profile with Followers: Twitter profiles with a lot of followers signals a popular brand. 5. Official Linkedin Company Page: Most real businesses have company Linkedin pages. 6. Employees Listed at Linkedin: 7. Legitimacy of Social Media Accounts: A social media account with 10,000 followers and 2 posts is probably interpreted a lot differently than another 10,000-follower strong account with lots of interaction. 110

111 Brand Signals (II) 8. Brand Mentions on News Sites 9. Co-Citations: Brands get mentioned without getting linked to. Google likely looks at non-hyperlinked brand mentions as a brand signal. 10. Number of RSS Subscribers 11. Brick and Mortar Location With Google+ Local Listing: 12. Website is Tax Paying Business 111

112 On Site Webspam Factors 1. Panda Penalty: Sites with low-quality content (particularly content farms) are less visible in search after getting hit by a Panda penalty. 2. Links to Bad Neighborhoods: Linking out to bad neighborhoods like pharmacy or payday loan sites may hurt your search visibility. 3. Redirects: not just penalized, but de-indexed. 4. Popups or Distracting Ads: 5. Site Over-Optimization: Includes on-page factors like keyword stuffing, header tag stuffing, excessive keyword decoration. 6. Page Over-Optimization: Many people report that unlike Panda Penguin targets individual page (and even then just for certain keywords). 7. Ads Above the Fold: The Page Layout Algorithm penalizes sites with lots of ads (and not much content) above the fold. 8. Hiding Affiliate Links: Going too far when trying to hide affiliate links (especially with cloaking) can bring on a penalty. 9. Affiliate Sites: sites that monetize with affiliate links under extra scrutiny. 112

113 On Site Webspam Factors 10. Autogenerated Content: 11. Excess PageRank Sculpting: 12. IP Address Flagged as Spam:. 13. Meta Tag Spamming: Keyword stuffing can also happen in meta tags. 113

114 Off Site Webspam Factors 1. Unnatural Influx of Links: A sudden (and unnatural) influx of links 2. Penguin Penalty: Sites that were hit by Google Penguin are significantly less visible in search. 3. Link Profile with High % of Low Quality Links: Lots of links from sources commonly used by black hat SEOs (like blog comments and forum profiles) may be a sign of gaming the system. 4. Linking Domain Relevancy: sites with an unnaturally high amount of links from unrelated sites were more susceptible to Penguin. 5. Unnatural Links Warning: Google sent out thousands of Google Webmaster Tools notice of detected unnatural links messages. This usually precedes a ranking drop 6. Links from the Same Class C IP: Getting an unnatural amount of links from sites on the same server IP may be a sign of blog network link building. 114

115 Off Site Webspam Factors 7. Poison Anchor Text: Having poison anchor text (especially pharmacy keywords) pointed to your site may be a sign of spam or a hacked site. 8. Manual Penalty: 9. Selling Links: Selling links can definitely impact toolbar PageRank and may hurt your search visibility. 10. Google Sandbox: New sites that get a sudden influx of links are sometimes put in the Google Sandbox, which temporarily limits search visibility. 11. Google Dance: The Google Dance can temporarily shake up rankings. According to a Google Patent, this may be a way for them to determine whether or not a site is trying to game the algorithm. 12. Disavow Tool: Use of the Disavow Tool may remove a manual or algorithmic penalty for sites that were the victims of negative SEO. 13. Reconsideration Request: A successful reconsideration request can lift a penalty. 115

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

Terabyte Technology Ltd

Terabyte Technology Ltd Terabyte Technology Ltd is a Web and Graphic design company in Limassol with dedicated staff who will endeavour to deliver the highest quality of work in our field. We offer a range of services such as

Διαβάστε περισσότερα

(SEO) - Ανοίγοντας τους ορίζοντες τις ΜΜΕ Ελληνικής τουριστικής επιχείρησης στο ιαδίκτυο

(SEO) - Ανοίγοντας τους ορίζοντες τις ΜΜΕ Ελληνικής τουριστικής επιχείρησης στο ιαδίκτυο (SEO) - Ανοίγοντας τους ορίζοντες τις ΜΜΕ Ελληνικής τουριστικής επιχείρησης στο ιαδίκτυο SEO Η βελτιστοποίηση µηχανών αναζήτησης είναι ένα σύνολο µεθοδολογιών που στοχεύουν στην ευνοϊκής κατάταξή ενός

Διαβάστε περισσότερα

E-commerce Networks & Applications. Η διαφήμιση στο Internet. Νίκος Κωνσταντίνου

E-commerce Networks & Applications. Η διαφήμιση στο Internet. Νίκος Κωνσταντίνου E-commerce Networks & Applications Η διαφήμιση στο Internet Νίκος Κωνσταντίνου Εισαγωγή Ηαπλήδημιουργίαενόςsite δεν είναι πλέον αρκετή Μια επένδυση σε ανάπτυξη και συντήρηση δεν αποδίδει χωρίς διαφήμιση

Διαβάστε περισσότερα

Εγκατάσταση λογισμικού και αναβάθμιση συσκευής Device software installation and software upgrade

Εγκατάσταση λογισμικού και αναβάθμιση συσκευής Device software installation and software upgrade Για να ελέγξετε το λογισμικό που έχει τώρα η συσκευή κάντε κλικ Menu > Options > Device > About Device Versions. Στο πιο κάτω παράδειγμα η συσκευή έχει έκδοση λογισμικού 6.0.0.546 με πλατφόρμα 6.6.0.207.

Διαβάστε περισσότερα

interactivecommunication Search Marketing White Paper Φεβρουάριος 2007 2007, Cybertechnics Ltd. All rights reserved.

interactivecommunication Search Marketing White Paper Φεβρουάριος 2007 2007, Cybertechnics Ltd. All rights reserved. interactivecommunication White Paper Φεβρουάριος 2007 2007, Cybertechnics Ltd. All rights reserved. ToSearchenginemarketing, ή SEM, αποτελείται απόμια σειρά marketing μεθόδων για την αύξηση τηςεμφάνισηςτου

Διαβάστε περισσότερα

Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. Χρυσάνθη Στυλιανού Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΠΤΥΧΙΑΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΙΣΤΟΣΕΛΙΔΩΝ ΓΙΑ ΤΙΣ ΜΗΧΑΝΕΣ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ, ΠΟΙΟΤΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΣΕ ΕΙΔΙΚΟΥΣ SEO

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΠΤΥΧΙΑΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΙΣΤΟΣΕΛΙΔΩΝ ΓΙΑ ΤΙΣ ΜΗΧΑΝΕΣ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ, ΠΟΙΟΤΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΣΕ ΕΙΔΙΚΟΥΣ SEO Βαμβακάς Χρήστος Τασούλης Κωνσταντίνος ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΠΤΥΧΙΑΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΙΣΤΟΣΕΛΙΔΩΝ ΓΙΑ ΤΙΣ ΜΗΧΑΝΕΣ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ, ΠΟΙΟΤΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΣΕ ΕΙΔΙΚΟΥΣ SEO INTERNET MARKETING Βασικότεροι τύποι: Social

Διαβάστε περισσότερα

Presents. Σκληρότερα Ασύρματο Εργασίας

Presents. Σκληρότερα Ασύρματο Εργασίας Presents Σκληρότερα Ασύρματο Εργασίας Get more from your guest WiFi Provide free guest WiFi with social login for a simple user experience Gain customer insights like never before Boost social media profile

Διαβάστε περισσότερα

Ρύθμιση e-mail σε whitelist

Ρύθμιση e-mail σε whitelist Ρύθμιση e-mail σε whitelist «Δουλεύω Ηλεκτρονικά, Δουλεύω Γρήγορα και με Ασφάλεια - by e-base.gr» Web : www.e-base.gr E-mail : support@e-base.gr Facebook : Like Twitter : @ebasegr Πολλές φορές αντιμετωπίζετε

Διαβάστε περισσότερα

ιερεύνηση της Επίδρασης των ΟΑ «Αθήνα 2004» στην Εικόνα της Αθήνας & της Ελλάδας ως Τουριστικών Προορισµών ρ. Ευάγγελος Χρήστου

ιερεύνηση της Επίδρασης των ΟΑ «Αθήνα 2004» στην Εικόνα της Αθήνας & της Ελλάδας ως Τουριστικών Προορισµών ρ. Ευάγγελος Χρήστου ιερεύνηση της Επίδρασης των ΟΑ «Αθήνα 2004» στην Εικόνα της Αθήνας & της Ελλάδας ως Τουριστικών Προορισµών ρ. Ευάγγελος Χρήστου Εισαγωγή Ρόλος της εικόνας και της φήµης των τουριστικών προορισµών, σχετικά

Διαβάστε περισσότερα

Η κατάσταση της ιδιωτικότητας Ηλίας Χάντζος, Senior Director EMEA

Η κατάσταση της ιδιωτικότητας Ηλίας Χάντζος, Senior Director EMEA Η κατάσταση της ιδιωτικότητας Ηλίας Χάντζος, Senior Director EMEA Αθήνα 1 η Απριλίου 2015 Και γιατί μας νοιάζει ή μας αφορά; Νέα Ευρωπαική νομοθεσία Τίνος είναι τα προσωπικά δεδομένα; Και λοιπόν; Τα περιστατικά

Διαβάστε περισσότερα

APOSTOLIS AIVALIS. Innovation & Strategy Mentor. facebook.com/tolisaivalis. linkedin.com/in/aivalis. twitter.com/aivalis (@aivalis) about.

APOSTOLIS AIVALIS. Innovation & Strategy Mentor. facebook.com/tolisaivalis. linkedin.com/in/aivalis. twitter.com/aivalis (@aivalis) about. APOSTOLIS AIVALIS Innovation & Strategy Mentor facebook.com/tolisaivalis linkedin.com/in/aivalis twitter.com/aivalis (@aivalis) about.me/αivalis STRATEGY Online Marketing & Communication REALITY Σιγά

Διαβάστε περισσότερα

Οικονομική Προσφορά Προώθηση ιστοσελίδας

Οικονομική Προσφορά Προώθηση ιστοσελίδας Οικονομική Προσφορά Προώθηση ιστοσελίδας 2015 Η εταιρία μας Η Moving up είναι μια εταιρία που δραστηριοποιείται στον τομέα των ολοκληρωμένων μορφών επικοινωνίας και διαφήμισης.όποιο και αν είναι το διαφημιστικό

Διαβάστε περισσότερα

SOAP API. https://bulksmsn.gr. Table of Contents

SOAP API. https://bulksmsn.gr. Table of Contents SOAP API https://bulksmsn.gr Table of Contents Send SMS...2 Query SMS...3 Multiple Query SMS...4 Credits...5 Save Contact...5 Delete Contact...7 Delete Message...8 Email: sales@bulksmsn.gr, Τηλ: 211 850

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ. Πτυχιακή εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ. Πτυχιακή εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή εργασία ΕΠΙΠΤΩΣΕΙΣ ΤΗΣ ΚΑΚΗΣ ΔΙΑΤΡΟΦΗΣ ΣΤΗ ΠΡΟΣΧΟΛΙΚΗ ΗΛΙΚΙΑ ΜΕ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑ ΤΗ ΠΑΧΥΣΑΡΚΙΑ Έλλη Φωτίου 2010364426 Επιβλέπουσα

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγίες χρήσης υλικού D U N S Registered

Οδηγίες χρήσης υλικού D U N S Registered Οδηγίες χρήσης υλικού D U N S Registered Οδηγίες ένταξης σήματος D U N S Registered στην ιστοσελίδα σας και χρήσης του στην ηλεκτρονική σας επικοινωνία Για οποιαδήποτε ερώτηση, σας παρακαλούμε επικοινωνήστε

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΚΑΠΝΙΣΤΙΚΕΣ ΣΥΝΗΘΕΙΕΣ ΓΟΝΕΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΡΡΟΗ ΤΟΥΣ ΣΤΗΝ ΕΝΑΡΞΗ ΤΟΥ ΚΑΠΝΙΣΜΑΤΟΣ ΣΤΟΥΣ ΕΦΗΒΟΥΣ Ονοματεπώνυμο Φοιτήτριας: Χριστοφόρου Έλενα

Διαβάστε περισσότερα

Why do customers abandon your e-shop. The Skroutz Experience

Why do customers abandon your e-shop. The Skroutz Experience Why do customers abandon your e-shop The Skroutz Experience 1 Where are all these data coming from? Skroutz s visitors feedback in UserVoice mechanism 3 When & how do we ask our visitors? As soon as our

Διαβάστε περισσότερα

Test Data Management in Practice

Test Data Management in Practice Problems, Concepts, and the Swisscom Test Data Organizer Do you have issues with your legal and compliance department because test environments contain sensitive data outsourcing partners must not see?

Διαβάστε περισσότερα

2 Μάρκετινγκ µηχανών αναζήτησης (Search Engine Marketing).

2 Μάρκετινγκ µηχανών αναζήτησης (Search Engine Marketing). 1 Εισαγωγή στο Internet Marketing 1.1. Τι πρέπει να γνωρίζετε πριν ξεκινήσετε. 1.2. Εξοικείωση µε τα εργαλεία βελτιστοποίησης των µηχανών αναζήτησης. 2 Μάρκετινγκ µηχανών αναζήτησης (Search Engine Marketing).

Διαβάστε περισσότερα

Προηγμένο SEO & Διαδικτυακό Μάρκετινγκ

Προηγμένο SEO & Διαδικτυακό Μάρκετινγκ ADSENS E ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ: Προηγμένο SEO & Διαδικτυακό Μάρκετινγκ ADSENS E ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΟΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΕΣ ΜΑΣ Η ομάδα μας, αποτελείται από ειδικευμένους εκπαιδευτές, εξειδικευμένους στο SEO (Search Engine

Διαβάστε περισσότερα

Chapter 2 * * * * * * * Introduction to Verbs * * * * * * *

Chapter 2 * * * * * * * Introduction to Verbs * * * * * * * Chapter 2 * * * * * * * Introduction to Verbs * * * * * * * In the first chapter, we practiced the skill of reading Greek words. Now we want to try to understand some parts of what we read. There are a

Διαβάστε περισσότερα

Modern Greek *P40074A0112* P40074A. Edexcel International GCSE. Thursday 31 May 2012 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information.

Modern Greek *P40074A0112* P40074A. Edexcel International GCSE. Thursday 31 May 2012 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information. Write your name here Surname Other names Edexcel International GCSE Centre Number Modern Greek Candidate Number Thursday 31 May 2012 Morning Time: 3 hours You do not need any other materials. Paper Reference

Διαβάστε περισσότερα

interactive communication Integrated Campaigns White Paper Φεβρουάριος 2007 2007, Cybertechnics Ltd. All rights reserved.

interactive communication Integrated Campaigns White Paper Φεβρουάριος 2007 2007, Cybertechnics Ltd. All rights reserved. interactive communication White Paper Φεβρουάριος 2007 2007, Cybertechnics Ltd. All rights reserved. Γνωρίζουµε καλά ότι τo Internet marketing σαν τµήµα του electronic commerce έχει στόχο τις πωλήσεις,

Διαβάστε περισσότερα

ίκτυο προστασίας για τα Ελληνικά αγροτικά και οικόσιτα ζώα on.net e-foundatio //www.save itute: http:/ toring Insti SAVE-Monit

ίκτυο προστασίας για τα Ελληνικά αγροτικά και οικόσιτα ζώα on.net e-foundatio //www.save itute: http:/ toring Insti SAVE-Monit How to run a Herdbook: Basics and Basics According to the pedigree scheme, you need to write down the ancestors of your animals. Breeders should be able easily to write down the necessary data It is better

Διαβάστε περισσότερα

e-business & digital marketing τι πρέπει να γνωρίζετε

e-business & digital marketing τι πρέπει να γνωρίζετε e-business & digital marketing τι πρέπει να γνωρίζετε 19/11/2014 Επιμελητήριο Χανίων Ψηφιακό ξενοδοχειακό μάρκετινγκ, η ολιστική προσέγγιση - Στρατηγική, Υλοποίηση, Μέτρηση Evangelos Kotsonis Services

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

Business English. Ενότητα # 9: Financial Planning. Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων

Business English. Ενότητα # 9: Financial Planning. Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Business English Ενότητα # 9: Financial Planning Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΣΤΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΠΕΔΟΥ ΓΝΩΣΕΩΝ ΤΩΝ ΝΟΣΗΛΕΥΤΩΝ ΣΕ ΜΟΝΑΔΕΣ ΕΝΤΑΤΙΚΗΣ ΘΕΡΑΠΕΙΑΣ ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΗ ΜΕΤΑΜΟΣΧΕΥΣΗ ΟΡΓΑΝΩΝ ΑΠΟ ΕΓΚΕΦΑΛΙΚΑ

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

OER Growers Blog. http://blog.oergrowers.gr. How to Post on the Blog. v2.0. Araksia Kantikian k.araksia@gmail.com

OER Growers Blog. http://blog.oergrowers.gr. How to Post on the Blog. v2.0. Araksia Kantikian k.araksia@gmail.com OER Growers Blog http://blog.oergrowers.gr How to Post on the Blog v2.0 Araksia Kantikian k.araksia@gmail.com 20 th of October 2012 This work is developed to support OER growers, by Agro-Know Technologies.

Διαβάστε περισσότερα

Growth in recession : Η κρίση ως ευκαιρία ανάπτυξης The Anytime Online case study

Growth in recession : Η κρίση ως ευκαιρία ανάπτυξης The Anytime Online case study Growth in recession : Η κρίση ως ευκαιρία ανάπτυξης The Anytime Online case study Speakers: Κώστας Κατσιμπόκης Anytime Online Μάνος E. Λίτινας Digital Ecosystems 2008 η Ελλάδα μπαίνει στην ύφεση 2010:

Διαβάστε περισσότερα

GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING

GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING COMMITTEE BANSKO 26-5-2015 «GREECE BULGARIA» Timeline 02 Future actions of the new GR-BG 20 Programme June 2015: Re - submission of the modified d Programme according

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

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education www.xtremepapers.com UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education *6301456813* GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking Role Play Card One 1 March 30

Διαβάστε περισσότερα

- S P E C I A L R E P O R T - EMPLOYMENT. -January 2012- Source: Cyprus Statistical Service

- S P E C I A L R E P O R T - EMPLOYMENT. -January 2012- Source: Cyprus Statistical Service - S P E C I A L R E P O R T - UN EMPLOYMENT -January 2012- Source: Cyprus Statistical Service This Special Report is brought to you by the Student Career Advisory department of Executive Connections. www.executiveconnections.eu

Διαβάστε περισσότερα

It's all about the numbers. ROI & αποτελεσματικότητα digital καμπάνιας

It's all about the numbers. ROI & αποτελεσματικότητα digital καμπάνιας It's all about the numbers ROI & αποτελεσματικότητα digital καμπάνιας Γιατί digital campaigns; Το Content marketing το 2015 φέρνει 3 φορές περισσότερους δυνητικούς πελάτες από το παραδοσιακό marketing

Διαβάστε περισσότερα

LESSON 9 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΝΝΙΑ) REF : 101/011/9-BEG. 14 January 2013

LESSON 9 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΝΝΙΑ) REF : 101/011/9-BEG. 14 January 2013 LESSON 9 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΝΝΙΑ) REF : 101/011/9-BEG 14 January 2013 Up πάνω Down κάτω In μέσα Out/outside έξω (exo) In front μπροστά (brosta) Behind πίσω (piso) Put! Βάλε! (vale) From *** από Few λίγα (liga) Many

Διαβάστε περισσότερα

Δικτυακά Πολυμέσα ΙΙ Διάλεξη #11 η :Web 2.0. Γαβαλάς Δαμιανός dgavalas@aegean.gr

Δικτυακά Πολυμέσα ΙΙ Διάλεξη #11 η :Web 2.0. Γαβαλάς Δαμιανός dgavalas@aegean.gr Δικτυακά Πολυμέσα ΙΙ Διάλεξη #11 η :Web 2.0 Γαβαλάς Δαμιανός dgavalas@aegean.gr 1 Web 2.0 Web 2.0 είναι ένας όρος που προτάθηκε από τoν Tim O'Reilly Media (2004), και αναφέρεται σε μια δεύτερη γενιά υπηρεσιών

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΠΟΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΠΟΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΠΟΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία Η ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ HACCP ΣΕ ΜΙΚΡΕΣ ΒΙΟΤΕΧΝΙΕΣ ΓΑΛΑΚΤΟΣ ΣΤΗΝ ΕΠΑΡΧΙΑ ΛΕΜΕΣΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στις αρχές του CMS. Joomla Training. Wordpress Training.

Εισαγωγή στις αρχές του CMS. Joomla Training. Wordpress Training. Εισαγωγή στις αρχές του CMS. Joomla Training. Wordpress Training. Τι είναι το CMS? Η ιστορία των CMSs Δυνατότητες των CMS Είναι τα CMSs οι σωστές λύσεις; Server-side λογισμικό που εξειδικεύεται στην απλοποιήσει,

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ. Φοινίκη Αλεξάνδρου

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ. Φοινίκη Αλεξάνδρου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ Φοινίκη Αλεξάνδρου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Bring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM

Bring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM Bring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM minazoulovits@phrlaw.gr What is BYOD? Information Commissioner's Office

Διαβάστε περισσότερα

Μικρομεσαίες Επιχειρήσεις Πληροφορικής Ευκαιρίες Χρηματοδότησης σε Ευρωπαϊκό Επίπεδο

Μικρομεσαίες Επιχειρήσεις Πληροφορικής Ευκαιρίες Χρηματοδότησης σε Ευρωπαϊκό Επίπεδο Μικρομεσαίες Επιχειρήσεις Πληροφορικής Ευκαιρίες Χρηματοδότησης σε Ευρωπαϊκό Επίπεδο Ντίνα Μπάγκα Γραφείο Διαμεσολάβησης Επιτροπή Ερευνών Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων http://liaison.rc.uoi.gr Τηλ. 2651007976,

Διαβάστε περισσότερα

checklist 1/2 ebook 12 Βήματα για να Αυξήσετε την Eπισκεψιμότητα του Website σας!

checklist 1/2 ebook 12 Βήματα για να Αυξήσετε την Eπισκεψιμότητα του Website σας! checklist 12 Βήματα για να Αυξήσετε την Eπισκεψιμότητα του Website σας! Το πρώτο μέρος του πιο ολοκληρωμένου οδηγού για websites με tips και σωστές πρακτικές για να αυξήσετε τις επιδόσεις της ιστοσελίδας

Διαβάστε περισσότερα

FORESTVIEW NETWORK TECHNICAL SPECIFICATIONS

FORESTVIEW NETWORK TECHNICAL SPECIFICATIONS Last update: 10/3/2015 FORESTVIEW NETWORK TECHNICAL SPECIFICATIONS 1 ForestView Network Technical Specifications Contents Images... 3 Flash Files... 3 Product Feeds... 4 Dynamic XML Feeds... 4 XML FEED

Διαβάστε περισσότερα

Moosend. Email Marketing In E-Commerce. MOOSEND /Email Marketing Best Practice Guide

Moosend. Email Marketing In E-Commerce. MOOSEND /Email Marketing Best Practice Guide Moosend Email Marketing In E-Commerce MOOSEND /Email Marketing Best Practice Guide Τι είναι το Email Marketing Wikipedia: Email Marketing: directly marketing a commercial message to a group of people using

Διαβάστε περισσότερα

Quantifying the Financial Benefits of Chemical Inventory Management Using CISPro

Quantifying the Financial Benefits of Chemical Inventory Management Using CISPro of Chemical Inventory Management Using CISPro by Darryl Braaksma Sr. Business and Financial Consultant, ChemSW, Inc. of Chemical Inventory Management Using CISPro Table of Contents Introduction 3 About

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

ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ

ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ Λευκωσία, 29 Οκτωβρίου 2014 ΠΡΟΣ: ΑΠΟ: ΘΕΜΑ: Όλους τους ενδιαφερόμενους Γενικό Γραμματέα «INNOVATIVE ECOMMERCE AND ONLINE MARKETING SOLUTIONS FOR SMALL BUSINESSES IN CYPRUS» Λευκωσία

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ ΣΕ ΗΛΙΚΙΩΜΕΝΟΥΣ ΜΕ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ Θεοφάνης Παύλου Αρ. Φοιτ. Ταυτότητας: 2010207299 Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

ΣΥΝΤΟΜΟΣ ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ MSN MESSENGER. Αρχικά πάμε στο μενού Programs και κλικάρουμε την επιλογή CHAT

ΣΥΝΤΟΜΟΣ ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ MSN MESSENGER. Αρχικά πάμε στο μενού Programs και κλικάρουμε την επιλογή CHAT ΣΥΝΤΟΜΟΣ ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ MSN MESSENGER Αρχικά πάμε στο μενού Programs και κλικάρουμε την επιλογή CHAT Στα προγράμματα που μας εμφανίζει επιλέγουμε το MSN MESSENGER Κλικάρουμε το START PROGRAM Μας εμφανίζεται

Διαβάστε περισσότερα

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Λουκία Βασιλείου

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Λουκία Βασιλείου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΠΑΙΔΙΚΗ ΚΑΙ ΕΦΗΒΙΚΗ ΚΑΚΟΠΟΙΗΣΗ: ΕΠΙΠΤΩΣΕΙΣ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ Λουκία Βασιλείου 2010646298 Επιβλέπουσα καθηγήτρια: Δρ.

Διαβάστε περισσότερα

Web Data Mining ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 & 3. Prepared by Costantinos Costa Edited by George Nikolaides. EPL 451 - Data Mining on the Web

Web Data Mining ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 & 3. Prepared by Costantinos Costa Edited by George Nikolaides. EPL 451 - Data Mining on the Web EPL 451 - Data Mining on the Web Web Data Mining ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 & 3 Prepared by Costantinos Costa Edited by George Nikolaides Semester Project Microsoft Malware Classification Challenge (BIG 2015) More info:

Διαβάστε περισσότερα

Η WEB THEORIA ΠΑΡΟΥΣΙAΖΕΙ:

Η WEB THEORIA ΠΑΡΟΥΣΙAΖΕΙ: ADSENS E Η WEB THEORIA ΠΑΡΟΥΣΙAΖΕΙ: ΣΕΜΙΝAΡΙΟ: ΠΡΟΗΓΜEΝΟ SEO & ΔΙΑΔΙΚΤΥΑΚO ΜAΡΚΕΤΙΝΓΚ ADSENS E ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΓΝΩΡΙΖΟΥΜΕ ΠΩΣ ΝΑ ΚΥΡΙΑΡΧΗΣΟΥΜΕ ΤΙΣ ΜΗΧΑΝΕΣ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ & ΠΩΣ ΝΑ ΑΥΞΗΣΟΥΜΕ ΤΟΥΣ ΔΙΑΔΙΚΤΥΑΚΟΥΣ

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα Διαχείρισης Περιεχομένου στον Παγκόσμιο Ιστό Διάλεξη #7 η : Επιλογές εμφάνισης άρθρων. Modules. Γαβαλάς Δαμιανός dgavalas@aegean.

Συστήματα Διαχείρισης Περιεχομένου στον Παγκόσμιο Ιστό Διάλεξη #7 η : Επιλογές εμφάνισης άρθρων. Modules. Γαβαλάς Δαμιανός dgavalas@aegean. Συστήματα Διαχείρισης Περιεχομένου στον Παγκόσμιο Ιστό Διάλεξη #7 η : Επιλογές εμφάνισης άρθρων. Modules. Γαβαλάς Δαμιανός dgavalas@aegean.gr 1 Καθολικές επιλογές εμφάνισης άρθρων Global article options

Διαβάστε περισσότερα

Πτυχιακή εργασία. Παραγωγή Βιοντίζελ από Χρησιμοποιημένα Έλαια

Πτυχιακή εργασία. Παραγωγή Βιοντίζελ από Χρησιμοποιημένα Έλαια ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία Παραγωγή Βιοντίζελ από Χρησιμοποιημένα Έλαια Ελένη Χριστοδούλου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνικές SEO Επισκόπηση και Πρακτική Εφαρμογή

Τεχνικές SEO Επισκόπηση και Πρακτική Εφαρμογή ΑΤΕΙ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Τεχνικές SEO Επισκόπηση και Πρακτική Εφαρμογή ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΚΑΡΑΚΟΥΣΗΣ ΑΝΔΡΕΑΣ Α.Μ Τ0-3163 Επιβλέπων: Φ.Κόκκορας, Καθ. Εφαρμογών

Διαβάστε περισσότερα

Risk Management & Business Continuity Τα εργαλεία στις νέες εκδόσεις

Risk Management & Business Continuity Τα εργαλεία στις νέες εκδόσεις Risk Management & Business Continuity Τα εργαλεία στις νέες εκδόσεις Α. Χατζοπούλου Υπεύθυνη Τμήματος Επιθεωρήσεων Πληροφορικής TÜV AUSTRIA HELLAS Οκτώβριος 2014 CLOSE YOUR EYES & THINK OF RISK Μήπως κάποια

Διαβάστε περισσότερα

2. Wiki II. 1. Wiki I [http://www.wikispaces.com] ηµιουργία Wiki Η σελίδα

2. Wiki II. 1. Wiki I [http://www.wikispaces.com] ηµιουργία Wiki Η σελίδα Σηµειώσεις του Εργαστηρίου "Ηλεκτρονική Μάθηση" 1. Wiki I [http://www.wikispaces.com] ηµιουργία Wiki Η σελίδα Βασική επεξεργασία µιας σελίδας Συζήτηση σε µια σελίδα Ιστορικό σελίδας Αυτόµατη ενηµέρωση

Διαβάστε περισσότερα

STARTING STEPS IN GRAMMAR, FINAL TEST C TERM 2012 UNITS 1-18

STARTING STEPS IN GRAMMAR, FINAL TEST C TERM 2012 UNITS 1-18 STARTING STEPS IN GRAMMAR, FINAL TEST C TERM 2012 UNITS 1-18 Name.. Class. Date. EXERCISE 1 Answer the question. Use: Yes, it is or No, it isn t. Απάντηςε ςτισ ερωτήςεισ. Βάλε: Yes, it is ή No, it isn

Διαβάστε περισσότερα

ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΠΡΟΣΦΟΡΑ: ΑΠΟ ΤΗΝ ΙΔΕΑ ΣΤΗΝ ΠΡΑΞΗ

ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΠΡΟΣΦΟΡΑ: ΑΠΟ ΤΗΝ ΙΔΕΑ ΣΤΗΝ ΠΡΑΞΗ Προσφέροντας Εύκολα και Αποτελεσματικά Giving Easily and Efficiently ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΠΡΟΣΦΟΡΑ: ΑΠΟ ΤΗΝ ΙΔΕΑ ΣΤΗΝ ΠΡΑΞΗ www.desmos.org info@desmos.org T: 2108119365 Μάρτιος 2013 Πώς γεννήθηκε ο Δεσμός; Αρχική

Διαβάστε περισσότερα

Online(?) Communities Management...σε ανοιχτή επικοινωνία με τους fans...

Online(?) Communities Management...σε ανοιχτή επικοινωνία με τους fans... Online(?) Communities Management...σε ανοιχτή επικοινωνία με τους fans... Γιάννης Π. Τριανταφύλλου διευθυντής μάρκετινγκ Online? Ή... Community What? Τι σημαίνει κοινότητα για σας;...ας κάνουμε την άσκηση...

Διαβάστε περισσότερα

φιλοξενία & διαχείριση ιστοσελίδων

φιλοξενία & διαχείριση ιστοσελίδων φιλοξενία & διαχείριση ιστοσελίδων για Ηλεκτρονικό Εμπόριο και Internet Marketing κατάλογος προϊόντων & υπηρεσιών 2015 Πακέτα φιλοξενίας - Περιγραφή Cloud Hosting - Κατοχύρωση ονόματος - Οικονομικό START

Διαβάστε περισσότερα

Συστήματα Διαχείρισης Περιεχομένου στον Παγκόσμιο Ιστό Διάλεξη #7 η : Joomla!: Ενθέματα (modules)

Συστήματα Διαχείρισης Περιεχομένου στον Παγκόσμιο Ιστό Διάλεξη #7 η : Joomla!: Ενθέματα (modules) Συστήματα Διαχείρισης Περιεχομένου στον Παγκόσμιο Ιστό Διάλεξη #7 η : Joomla!: Ενθέματα (modules) Γαβαλάς Δαμιανός dgavalas@aegean.gr Ενθέματα (modules) Τα ενθέματα (module) είναι επεκτάσεις που χρησιμοποιούνται

Διαβάστε περισσότερα

Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education

Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking Role Play Card One For Examination from 2015 SPECIMEN ROLE PLAY Approx.

Διαβάστε περισσότερα

Professional Tourism Education EΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΤΟΥΡΙΣΤΙΚΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ. Ministry of Tourism-Υπουργείο Τουρισμού

Professional Tourism Education EΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΤΟΥΡΙΣΤΙΚΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ. Ministry of Tourism-Υπουργείο Τουρισμού Professional Tourism Education EΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΤΟΥΡΙΣΤΙΚΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ Ministry of Tourism-Υπουργείο Τουρισμού Need for Professional Tourism Education Η Ανάγκη για Επαγγελματική Τουριστική Εκπαίδευση Tourism:

Διαβάστε περισσότερα

Passport number (or) διαβατηρίου (ή)

Passport number (or) διαβατηρίου (ή) APPLICATION FOR DEMATERIALIZED SECURITIES SYSTEM (S.A.T.) ACCOUNT WITH THE ATHENS EXCHANGE ΑΙΤΗΣΗ ΓΙΑ ΛΟΓΑΡΙΑΣΜΟ ΣΤΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΑΥΛΩΝ ΤΙΤΛΩΝ (Σ.Α.Τ.) ΜΕ ΤΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΧΡΗΜΑΤΙΣΤΗΡΙΟ Please type Latin Characters.

Διαβάστε περισσότερα

Πνευµατικά ικαιώµατα

Πνευµατικά ικαιώµατα Πνευµατικά ικαιώµατα Το παρόν είναι πνευµατική ιδιοκτησία της ACTA Α.Ε. και προστατεύεται από την Ελληνική και Ευρωπαϊκή νοµοθεσία που αφορά τα πνευµατικά δικαιώµατα. Απαγορεύεται ρητώς η δηµιουργία αντιγράφου,

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ. Θέμα: «Ο Προσανατολισμός του Περιφερειακού Σκέλους του Γ ΚΠΣ»

ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ. Θέμα: «Ο Προσανατολισμός του Περιφερειακού Σκέλους του Γ ΚΠΣ» ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΙΓ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ Θέμα: «Ο Προσανατολισμός του Περιφερειακού Σκέλους του Γ ΚΠΣ» Διπλωματική Εργασία Επιβλέπων:

Διαβάστε περισσότερα

Ιδιωτικότητα και ασφάλεια στο νέο δικτυακό περιβάλλον Ηλίας Χάντζος

Ιδιωτικότητα και ασφάλεια στο νέο δικτυακό περιβάλλον Ηλίας Χάντζος Ιδιωτικότητα και ασφάλεια στο νέο δικτυακό περιβάλλον Ηλίας Χάντζος Senior Director EMEA&APJ Government Affairs 1 Η πέντε μεγάλες τάσεις στην τεχνολογία 2 The Big Numbers for 2011 5.5B Attacks blocked

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία ΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΠΕ ΩΝ ΘΝΗΣΙΜΟΤΗΤΑΣ ΚΑΙ ΤΩΝ ΚΥΡΙΟΤΕΡΩΝ ΑΙΤΙΩΝ ΠΡΟΚΛΗΣΗΣ ΘΑΝΑΤΟΥ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΨΥΧΟΓΕΝΗ ΑΝΟΡΕΞΙΑ Γεωργία Χαραλάµπους Λεµεσός

Διαβάστε περισσότερα

ΔΗ Μ Ι Ο ΥΡ Γ Ι Α W I K I με τ η χρήση τ η ς υπ ηρεσίας h t t p : /www.wik id ot.com /

ΔΗ Μ Ι Ο ΥΡ Γ Ι Α W I K I με τ η χρήση τ η ς υπ ηρεσίας h t t p : /www.wik id ot.com / ΔΗ Μ Ι Ο ΥΡ Γ Ι Α W I K I με τ η χρήση τ η ς υπ ηρεσίας h t t p : /www.wik id ot.com / 1. Τι είναι το wikidot Το wikidot είναι ένας δικτυακός τόπος στον οποίο κάθε χρήστης έχει το δικαίωμα να δημιουργήσει

Διαβάστε περισσότερα

Κοινωνικά Δίκτυα & Καλές Περιβαλλοντικές Πρακτικές

Κοινωνικά Δίκτυα & Καλές Περιβαλλοντικές Πρακτικές Κοινωνικά Δίκτυα & Καλές Περιβαλλοντικές Πρακτικές Αγγελική Καραματσούκη karamaag@gmail.com Πράσινες Ιδέες 22/10/2014 Γνωριμία 2 Αγγελική Καραματσούκη Πτυχίο Νοσηλευτικής, Πτυχίο Πληροφορικής Διδακτορικό

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΓΙΑ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΙΣΤΟΠΟΙΗΤΙΚΩΝ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΗΣ ΑΠΟΔΟΣΗΣ ΚΤΙΡΙΩΝ Εβελίνα Θεμιστοκλέους

Διαβάστε περισσότερα

Καρκίνος του Μαστού: Οι παράγοντες που επηρεάζουν τη ψυχοσωματική υγεία των γυναικών που υποβλήθηκαν σε μαστεκτομή και ο ρόλος του νοσηλευτή.

Καρκίνος του Μαστού: Οι παράγοντες που επηρεάζουν τη ψυχοσωματική υγεία των γυναικών που υποβλήθηκαν σε μαστεκτομή και ο ρόλος του νοσηλευτή. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή Εργασία Καρκίνος του Μαστού: Οι παράγοντες που επηρεάζουν τη ψυχοσωματική υγεία των γυναικών που υποβλήθηκαν σε μαστεκτομή

Διαβάστε περισσότερα

LESSON 16 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΕΞΙ) REF : 102/018/16-BEG. 4 March 2014

LESSON 16 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΕΞΙ) REF : 102/018/16-BEG. 4 March 2014 LESSON 16 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΕΞΙ) REF : 102/018/16-BEG 4 March 2014 Family η οικογένεια a/one(fem.) μία a/one(masc.) ένας father ο πατέρας mother η μητέρα man/male/husband ο άντρας letter το γράμμα brother ο

Διαβάστε περισσότερα

Νέες στρατηγικές προσέγγισης των επαγγελματιών υγείας

Νέες στρατηγικές προσέγγισης των επαγγελματιών υγείας Innovating in Uncertain Times Επιστημονική Ημερίδα ΕΕΦΑΜ 27Νοεμβρίου Νοεμβρίου, 2010 Βασίλης Τριαντόπουλος Διευθύνων Σύμβουλος, BIΟΑXIS Healthcare Ltd London UK Νέες στρατηγικές προσέγγισης των επαγγελματιών

Διαβάστε περισσότερα

BUSINESS PLAN (Επιχειρηματικό σχέδιο)

BUSINESS PLAN (Επιχειρηματικό σχέδιο) Καλωσήλθατε στην ηλεκτρονική βιβλιοθήκη του epiheirimatikotita.gr. Εδώ μπορείτε να βρείτε άφθονο BUSINESS PLAN (Επιχειρηματικό σχέδιο) Seven Steps To A Successfull pdf Business Plan Writing an effective

Διαβάστε περισσότερα

Liveschool Marketing Services

Liveschool Marketing Services Liveschool Marketing Services Περιεχόμενα Βελτιστοποίηση website SEO... 3 Social media design & creation... 4 Social media management... 4 Διαγωνισμοί Facebook... 5 Google Adwords... 5 Facebook Ads...

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education www.xtremepapers.com UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking Role Play Card One 1 March 30 April 2010

Διαβάστε περισσότερα

ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΚΙΝΗΤΗΣ ΤΗΛΕΦΩΝΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΣΤΕΡΕΩΝ ΑΠΟΒΛΗΤΩΝ

ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΚΙΝΗΤΗΣ ΤΗΛΕΦΩΝΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΣΤΕΡΕΩΝ ΑΠΟΒΛΗΤΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΚΙΝΗΤΗΣ ΤΗΛΕΦΩΝΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΣΤΕΡΕΩΝ ΑΠΟΒΛΗΤΩΝ ΜΑΡΙΟΣ ΣΚΑΡΒΕΛΑΚΗΣ marios.skarvelakis@d-waste.com Ποιοι είμαστε ; Η D-Waste είναι μία ελληνική εταιρεία που πρωτοπορεί στην ανάπτυξη εφαρμογών

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΩΤΑΤΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ ΠΑΡΑΔΟΤΕΟ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΕ ΔΙΕΘΝΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΠΕΡΙΟΔΙΚΟ

ΑΝΩΤΑΤΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ ΠΑΡΑΔΟΤΕΟ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΕ ΔΙΕΘΝΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΠΕΡΙΟΔΙΚΟ ΑΝΩΤΑΤΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ (Α.Σ.ΠΑΙ.Τ.Ε.) «Αρχιμήδης ΙΙΙ Ενίσχυση Ερευνητικών ομάδων στην Α.Σ.ΠΑΙ.Τ.Ε.» Υποέργο: 8 Τίτλος: «Εκκεντρότητες αντισεισμικού σχεδιασμού ασύμμετρων

Διαβάστε περισσότερα

Risk! " #$%&'() *!'+,'''## -. / # $

Risk!  #$%&'() *!'+,'''## -. / # $ Risk! " #$%&'(!'+,'''## -. / 0! " # $ +/ #%&''&(+(( &'',$ #-&''&$ #(./0&'',$( ( (! #( &''/$ #$ 3 #4&'',$ #- &'',$ #5&''6(&''&7&'',$ / ( /8 9 :&' " 4; < # $ 3 " ( #$ = = #$ #$ ( 3 - > # $ 3 = = " 3 3, 6?3

Διαβάστε περισσότερα

Στρατηγικές Ασφάλειας

Στρατηγικές Ασφάλειας Στρατηγικές Ασφάλειας Ασφάλεια Πληροφοριακών Συστημάτων. Διδάσκων: Σ. Κοντογιάννης Least/(Most) Privileges Defense in Depth Συγκεντρωτική Στρατηγική Weakest Link Strategy Fail Safe Stance Fail Safe Stance

Διαβάστε περισσότερα

Modern Greek *P40075A0112* P40075A. Edexcel International GCSE. Monday 3 June 2013 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information.

Modern Greek *P40075A0112* P40075A. Edexcel International GCSE. Monday 3 June 2013 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information. Write your name here Surname Other names Edexcel International GCSE Centre Number Modern Greek Candidate Number Monday 3 June 2013 Morning Time: 3 hours You do not need any other materials. Paper Reference

Διαβάστε περισσότερα

DATA QUALITY & ANALYTICS DRIVING BUSINESS GROWTH AT YDROGIOS. Θάνος Αγγελόπουλος

DATA QUALITY & ANALYTICS DRIVING BUSINESS GROWTH AT YDROGIOS. Θάνος Αγγελόπουλος DATA QUALITY & ANALYTICS DRIVING BUSINESS GROWTH AT YDROGIOS Θάνος Αγγελόπουλος ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΚΕΦΑΛΑΙΩΝ ORSA ΠΟΛΙΤΙΚΕΣ ΑΝΑΦΟΡΕΣ DATA POINT MODEL ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Reserves Pricing Marketing

Διαβάστε περισσότερα

ιαδικτυακές Εφαρµογές

ιαδικτυακές Εφαρµογές ιαδικτυακές Εφαρµογές µε Java2 Στοιχεία ικτυακής Επικοινωνίας Όροι IP address 32bit αριθµός που χρησιµοποιείται από το Internet Protocol για την παράδοση δεδοµένων στο σωστό υπολογιστή στο δίκτυο. Port

Διαβάστε περισσότερα

Listening to the customers voice through social network analytics

Listening to the customers voice through social network analytics Listening to the customers voice through social network analytics Χρήστος Κουνάβης & Δρ. Διονύσιος Σωτηρόπουλος 15 ο Συνέδριο InfoCom World 30/10/2013 The services Social Network Analytics Listen to the

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ INDEX ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ TECHNICAL INFORMATION ΣΤΡΟΓΓΥΛΕΣ ΟΠΕΣ ROUND HOLES ΤΕΤΡΑΓΩΝΕΣ ΟΠΕΣ SQUARE HOLES

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ INDEX ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ TECHNICAL INFORMATION ΣΤΡΟΓΓΥΛΕΣ ΟΠΕΣ ROUND HOLES ΤΕΤΡΑΓΩΝΕΣ ΟΠΕΣ SQUARE HOLES Η εταιρεία Λεωνίδας Ματθαίου µεταφέρει µια εµπειρία 41 χρόνων, συνεχίζοντας την πορεία που ξεκίνησε ο πατέρας του, Ιωάννης Ματθαίου, από το 1967, στον Πειραιά. Επανιδρύθηκε το 2008, µε νέες ιδέες και προϊόντα,

Διαβάστε περισσότερα

Is it a social media. Game of Thrones?

Is it a social media. Game of Thrones? Is it a social media Game of Thrones? Τι θα δούμε μαζί Going back in Τime Χρήση Social Media Δραστηριότητες στα Social Μedia Τυπολογίες Το μέλλον? going back in time 1997 New York 1 st Social Network

Διαβάστε περισσότερα

Διαδανεισμός, Πρωτόκολλο z39.50 Στρατηγικές αναζήτησης

Διαδανεισμός, Πρωτόκολλο z39.50 Στρατηγικές αναζήτησης Διαδανεισμός, Πρωτόκολλο z39.50 Στρατηγικές αναζήτησης Σεμινάρια Βιβλιοθηκονόμων ΕΠΕΑΕΚ 2000 Φίλιππος Τσιμπόγλου Διευθυντής Βιβλιοθήκης Πανεπιστημίου Κύπρου e-mail ftsimp@ucy.ac.cy 2 3 Πρωτόκολλο Z.3950

Διαβάστε περισσότερα

Κάνοντας ευκολότερη τη δήλωση εισοδήματος από εργασία

Κάνοντας ευκολότερη τη δήλωση εισοδήματος από εργασία GREEK Κάνοντας ευκολότερη τη δήλωση εισοδήματος από εργασία Βελτιώνουμε τον τρόπο που δηλώνετε το εισόδημά σας από εργασία και τις μεταβολές της κατάστασής σας. Οι επιλογές μας αυτοεξυπηρέτησης παρέχουν

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή Διατριβή Επιβλέπουσα καθηγήτρια: Κα Παναγιώτα Ταμανά ΣΤΑΣΕΙΣ ΚΑΙ ΠΕΠΟΙΘΗΣΕΙΣ ΑΤΟΜΩΝ ΑΠΕΝΑΝΤΙ ΣΤΟ ΕΜΒΟΛΙΟ ΚΑΤΑ ΤΟΥ ΚΑΡΚΙΝΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

Είναι ελεύθερο και συμφέρει! Δωρεάν προγράμματα κατάρτισης για την εκμάθηση του Λογισμικού Joomla!

Είναι ελεύθερο και συμφέρει! Δωρεάν προγράμματα κατάρτισης για την εκμάθηση του Λογισμικού Joomla! Στόχοι: Το πρόγραμμα κατάρτισης για το Λογισμικό Joomla έχει ως στόχο την κατάρτιση των εκπαιδευομένων στη δημιουργία επαγγελματικών ιστοσελίδων χωρίς να είναι απαραίτητη η χρήση προγραμματισμού (κώδικα).

Διαβάστε περισσότερα

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΘΕΜΑ: Ο ΥΠΟΣΤΗΡΙΚΤΙΚΟΣ ΡΟΛΟΣ ΤΟΥ ΝΟΣΗΛΕΥΤΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟ ΜΑΣΤΟΥ ΠΟΥ ΥΠΟΒΑΛΛΟΝΤΑΙ ΣΕ ΧΗΜΕΙΟΘΕΡΑΠΕΙΑ

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΘΕΜΑ: Ο ΥΠΟΣΤΗΡΙΚΤΙΚΟΣ ΡΟΛΟΣ ΤΟΥ ΝΟΣΗΛΕΥΤΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟ ΜΑΣΤΟΥ ΠΟΥ ΥΠΟΒΑΛΛΟΝΤΑΙ ΣΕ ΧΗΜΕΙΟΘΕΡΑΠΕΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ: ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΘΕΜΑ: Ο ΥΠΟΣΤΗΡΙΚΤΙΚΟΣ ΡΟΛΟΣ ΤΟΥ ΝΟΣΗΛΕΥΤΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟ ΜΑΣΤΟΥ ΠΟΥ ΥΠΟΒΑΛΛΟΝΤΑΙ ΣΕ ΧΗΜΕΙΟΘΕΡΑΠΕΙΑ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Χαμηλά επίπεδα βιταμίνης D σχετιζόμενα με το βρογχικό άσθμα στα παιδιά και στους έφηβους Κουρομπίνα Αλεξάνδρα Λεμεσός [2014] i ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα