|
|
- בַּעַל־זְבוּל Λιακόπουλος
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 DEIM Forum 2012 D F 1 Wikipedia Wikipedia HITS 1. Web Web Web 1 3 Wikipedia 2 Web Web Wikipedia ( ) ( ) Web ( ) Web 2. Web
2 [1] Wikipedia Wikipedia [2] SNS Liu [3] 2 Web Web Web Liu Web Web [4] [5] [6] [7] [8] Web [9] Sarwar [10] Kamahara [11] [12] 3. Web
3 t e t e Rel(t, e) e Cog(e) f : Unexp(t, e) = f(rel(t, e), Cog(e)) (1) t e 4. 1 t t E t = {e 1, e 2, e n } 2 t 3 t Rel(t, e i ) 4 Cog(e i ) 5 Unexp(t, e i ) 4. 1 t t Web t t Web QA t
4 t Wikipedia Wikipedia 2 1 t Web Wikipedia 2 t QA Web Wikipedia Wikipedia Wikipedia Wikipedia Wikipedia Wikipedia ALAGIN 1 Wikipedia t e i E t t e i e i t e i t e e 1http://nlpwww.nict.go.jp/corpus/ HITS [13] q t hyper(t) t hypo(t) t rel(t) Q {q} H q {x x hyper(q)} C q {x x hypo(y), y H q} L q {x x rel(q)} H lq {x x hyper(y), y L q} L c {x x rel(y), y C q, x / L q} 2 (n 1, n 2) n 1 n 2 (q, x) where x H q (x, y) where x H q, y C q, and y = hypo(x) (x, y) where x C q, y L c, and y = rel(x) (x, y) where x C q, y L q, and y = rel(x) (x, y) where x L c, y H lq, and y = hyper(x) (x, y) where x H lq, y L q, and x = hyper(y) q x L q q 2 G 1 = (H q T, E 1) T = Q C q E 1 H q T h i H q t j T h i t j 2 HITS C q q h i x i t j y j x i y j x i = t j T w th ji y j (2)
5 y j = h i H q w ht ij x i (3) wji th wij ht wji th t j h i HITS 1 2 HITS SALSA [14] SALSA h i w ht ij = 1 hypo(h i ) C q L q L c 2 G 2 = (C q L, E 2 ) L = L q L c E 2 C q L Wikipedia c i C q l j L c i l j 2 HITS c i C q SALSA C q Co-HITS [15] x 0 i c i y 0 j l j c i x i l j y j x i y j x i = (1 λ c )x 0 i + λ c y j = (1 λ l )y 0 j + λ l l j L λ c [0.1] λ l [0.1] x 0 i y 0 j w lc jiy j (4) wijx cl i (5) c i C q x 0 i y 0 j L q L c H lc 2 G 3 = (L H lc, E 3) E 3 L H lc l i L h j H lc l i h j Co-HITS SALSA 3 e i t e i Rel(t, e i) 4. 4 Wikipedia PageRank [16] Yahoo! API 2 Web e i Web Cog(e i) 4. 5 Unexp(t, e i) Unexp(t, e i) = f(rel(t, e i), Cog(e i)) 1 = log10cog(ei) (6) Rel(t, e i) 5. Web Yahoo! API Web k LexRank [17] LexRank MeCab 3 tf idf p LexRank p p = [du + (1 d)b] T p U 1 k B k B ij, i j 1 k d dampingfactor 2http://developer.yahoo.co.jp/webapi/search/websearch/v1/websearch.html 3http://mecab.sourceforge.net/
6 1 HITS SALSA HITS d = LexRank MMR [18] MMR MMR = argmax[λ(score(d i)) (1 λ) max Sim(di, dj)] d i D\S d j S D Score(d i ) LexRank d i S D Sim(d i, d j ) d i d j λ [0, 1] λ = 0.5 MMR r Web HITS HITS Web Web 1 Web
7 k = 100 r = Web 2 26 Wikipedia Wikipedia Web 7. Web COE. [1] Y. Noda, Y. Kiyota and H. Nakagawa: Proc. of 4th Int l AAAI Conference on Weblogs and Social Media, ICWSM 10. [2],,,,., 2007, 65, pp (2007). [3] B. Liu, Y. Ma and P. S. Yu: Discovering unexpected information from your competitors web sites, Proc. of the seventh ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, KDD 01, pp (2001). [4] B. Padmanabhan and A. Tuzhilin: Unexpectedness as a measure of interestingness in knowledge discovery, Decis. Support Syst., 27, pp (1999). [5] B. Liu and W. Hsu: Post-analysis of learned rules, Proc. of the thirteenth national conference on Artificial intelligence - Volume 1, AAAI 96, pp (1996). [6] A. Tuzhilin: On subjective measures of interestingness in knowledge discovery, Proc. of the First International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp (1995). [7] B. Padmanabhan and A. Tuzhilin: Small is beautiful: discovering the minimal set of unexpected patterns, Proc. of the sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, KDD 00, pp (2000). [8] B. Padmanabhan and A. Tuzhilin: A belief-driven method for discovering unexpected patterns, KDD, pp (1998). [9] K. Swearingen and R. Sinha: Beyond algorithms: An hci perspective on recommender systems, Proc. of the 24th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, SIGIR 01, pp (2001). [10] B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstan and J. Reidl: Itembased collaborative filtering recommendation algorithms,
8 5 54 () W H Proc. of the 10th international conference on World Wide Web, WWW 01, pp (2001). [11] J. Kamahara, T. Asakawa, S. Shimojo and H. Miyahara: A community-based recommendation system to reveal unexpected interests, Proc. of the 11th International Multimedia Modelling Conference, MMM 05, pp (2005). [12], ( 21 ), 2007 (2007). [13] J. M. Kleinberg: Authoritative sources in a hyperlinked environment, J. ACM, 46, pp (1999). [14] R. Lempel and S. Moran: Salsa: the stochastic approach for link-structure analysis, ACM Trans. Inf. Syst., 19, pp (2001). [15] H. Deng, M. R. Lyu and I. King: A generalized co-hits algorithm and its application to bipartite graphs, Proc. of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, KDD 09, ACM, pp (2009). [16] S. Brin and L. Page: The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine, Proc. of the seventh international conference on World Wide Web 7, WWW7, pp (1998). [17] G. Erkan and D. R. Radev: Lexrank: graph-based lexical centrality as salience in text summarization, J. Artif. Int. Res., 22, pp (2004). [18] J. Carbonell and J. Goldstein: The use of mmr, diversitybased reranking for reordering documents and producing summaries, Proc. of the 21st annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, SIGIR 98, pp (1998).
DEIM Forum 2014 A8-1, 606 8501 E-mail: {tsukuda,ohshima,kato,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 1 2,, 1. Google 1 Yahoo 2 Bing 3 Web Web BM25 [1] HITS [2] PageRank [3] Web 1 [4] 1http://www.google.com 2http://www.yahoo.com
Διαβάστε περισσότεραWeb DEIM Forum 2009 A7-1. Web. Web. Web. Web. 4 Wikipedia. Wikipedia. Web.
DEIM Forum 2009 A7-1 Web 606-8501 E-mail: {nakatani,adam,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp Web Web Web Web Wikipedia Web Wikipedia 1. Web Nakamura 2007 1000 [1] (46%) (ii) 40 (36.8%) 2 Web Web (i)
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2 D3-6 819 39 744 66 8 E-mail: kawamoto@inf.kyushu-u.ac.jp, tawara@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, {asano,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp 1.,, Amazon.com The Internet Movie Database (IMDb) 1 Social spammers
Διαβάστε περισσότεραKenta OKU and Fumio HATTORI
DEIM Forum 2012 A1-3 525 8577 1 1 1 E-mail: oku@fc.ritsumei.ac.jp, fhattori@is.ritsumei.ac.jp Kenta OKU and Fumio HATTORI College of Information Science and Engineering, 1 1 1 Nojihigashi, Kusatsu-city,
Διαβάστε περισσότεραWeb. Web p OutDegree(p) log 7 1/OutDegree(p) A New Difinition of Subjective Distance between Web Pages
Vol. 44 No. 1 Jan. 2003 Web 1 2, 3 4 Web p OutDegree(p) log 7 1/OutDegree(p) A New Difinition of Subjective Distance between Web Pages Yutaka Matsuo, 1 Yukio Ohsawa 2, 3 and Mitsuru Ishizuka 4 The pages
Διαβάστε περισσότεραTwitter 6. DEIM Forum 2014 A Twitter,,, Wikipedia, Explicit Semantic Analysis,
DEIM Forum 2014 A5-2 Twitter 565 0871 1 5 E-mail: {shirakawa.masumi,hara,nishio}@ist.osaka-u.ac.p 9 24 Twitter,,, Wikipedia, Explicit Semantic Analysis, 1. political leaning Twitter Cision 2013 1 90% 9
Διαβάστε περισσότερα2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems
2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems Multiple User Interfaces MobileSoft'16, Multi-User Experience (MUX) S1: Insourcing S2: Outsourcing S3: Responsive design
Διαβάστε περισσότεραNewman Modularity Newman [4], [5] Newman Q Q Q greedy algorithm[6] Newman Newman Q 1 Tabu Search[7] Newman Newman Newman Q Newman 1 2 Newman 3
DEWS2007 D3-6 y yy y y y y yy / DC 7313194 341 E-mail: yfktamura,mori,kuroki,kitakamig@its.hiroshima-cu.ac.jp, yymakoto@db.its.hiroshima-cu.ac.jp Newman Newman Newman Newman Newman A Clustering Algorithm
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2016 G7-5 152-8565 2-12-1 152-8565 2-12-1 889-1601 5200 E-mail: uragaki.k.aa@m.titech.ac.jp,,,.,,,,,,, 1. 1. 1,,,,,,.,,,,, 1. 2 [1],,,,, [2] (, SPM),,,,,,,. [3],, [4]. 2 A,B, A B, B A, B, 2,,,
Διαβάστε περισσότεραAnomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle
27 27 Workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS27) Tokyo, Japan, November 5-7, 27. Anomaly Detection with Neighborhood Preservation Principle Tsuyoshi Idé Abstract: We consider a task of anomaly
Διαβάστε περισσότερα{takasu, Conditional Random Field
DEIM Forum 2016 C8-6 CRF 700 8530 3 1 1 700 8530 3 1 1 101 8430 2-1-2 E-mail: pobp52cw@s.okayama-u.ac.jp, ohta@de.cs.okayama-u.ac.jp, {takasu, adachi}@nii.ac.jp Conditional Random Field 1. Conditional
Διαβάστε περισσότεραShortness Ambiguity TEAM Ungrammaticality
DEIM Forum 2017 D8-4 Twitter 305 8573 1 1 1 305 8573 1 1 1 E-mail: s.nagaki@kde.cs.tsukuba.ac.jp, kitagawa@cs.tsukuba.ac.jp Twitter Twitter 1 Twitter 1. Twitter Wikipedia 2 Twitter 1 1 Twitter [1] Twitter
Διαβάστε περισσότεραΕρευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+
Ερευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+ Ερευνητικές,Δραστηριότητες,και, Ενδιαφέροντα,, Τμήμα,Μηχανικών,Η/Υ,&,Πληροφορικής, Τομέας,Λογικού,των,Υπολογιστών, Εργαστήριο,Γραφικών,,Πολυμέσων,και,Γεωγραφικών,
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. του Γεράσιμου Τουλιάτου ΑΜ: 697
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΑ ΠΛΑΙΣΙΑ ΤΟΥ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟΥ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ του Γεράσιμου Τουλιάτου
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΔΟΥΒΛΕΤΗΣ ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΕΠΙΒΛΕΠΟΝΤΕΣ ΚΑΘΗΓΗΤΕΣ Μαργαρίτης Κωνσταντίνος Βακάλη
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 15 A5-1 35 855 1- E-mail: {yamahei,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp Twitter Twitter 1. Twitter 1 Twitter Twitter Twitter [15] 1 1 5 1 3 7 3 1https://twitter.com/ https://twitter.com/who to follow/interests
Διαβάστε περισσότεραEfficient Top-k Search for Random Walk with Restart
DEIM Forum 2011 D3-1 Random walk with restart Top-k, 230 047 1-1 230 047 1-1 263 505 4-6-1 E-mail: {fujiwara.yasuhiro,nakatsuji.makoto,onizuka.makoto}@lab.ntt.co.jp, kitsure@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp Random
Διαβάστε περισσότεραRecommendation συστήματα
Recommendation συστήματα Δρ., Μαρκέλλου Πηνελόπη Μηχανικός Η/Υ & Πληροφορικής Δομή μαθήματος Recommendation σύστημα. Ορισμός. Βασικά χαρακτηριστικά. Ταξινόμηση recommendation συστημάτων. Είσοδος Έξοδος.
Διαβάστε περισσότεραUser Behavior Analysis for a Large2scale Search Engine
25 2 2006 4 Vol. 25 2 April 2006 1) 1 2 1 (1. 100871 ; 2. 730000) : URL Heaps URL Zipf URL URL User Behavior Analysis for a Large2scale Search Engine Wang Jimin 1 2 and Peng Bo 1 (1. School of Electronics
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα. Εξόρυξη γνώσης από δεδομένα στον Παγκόσμιο Ιστό
Εξόρυξη γνώσης από δεδομένα στον Παγκόσμιο Ιστό *Εικόνα του Διαδικτύου όπως εκτίθεται στο Μουσείο Σύγχρονης Τέχνης της Νέας Υόρκης (San Diego Supercomputer Center) Ηρακλής Βαρλάμης varlamis@aueb.gr Περιεχόμενα
Διαβάστε περισσότεραMDSR. Proposition and Evaluation of MDSR Method for Core Analysis of Multiple Directed Graphs
MDSR Proposition and Evaluation of MDSR Method for Core Analysis of Multiple Directed Graphs Shoko KATO Kazumi SAITO Kazuhiro KAZAMA Tetsuji SATOH MDSR Multiple-Directed-Spectral-Relaxation MDSR 2 Twitter
Διαβάστε περισσότεραSemantic Drift in Espresso-style Bootstrapping: Graph-theoretic Analysis and Evaluation in Word Sense Disambiguation
Original Paper Espresso Semantic Drift in Espresso-style Bootstrapping: Graph-theoretic Analysis and Evaluation in Word Sense Disambiguation 233 Mamoru Komachi Taku Kudo Masashi Shimbo Yuji Matsumoto Nara
Διαβάστε περισσότεραHOSVD. Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation Matrix Correcting on HOSVD. Junichi MORIGAKI and Kaoru KATAYAMA
DEIM Forum 2010 D1-4 HOSVD 191-0065 6-6 E-mail: j.morigaki@gmail.com, katayama@tmu.ac.jp Lathauwer (HOSVD) (Tensor) HOSVD Savas HOSVD Sun HOSVD,, Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation
Διαβάστε περισσότεραΠληροφορική στη Γενική & Ειδική Αγωγή Η συμβολή του Διαδικτύου & του Web 2.0 ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΣΤΥΛΙΑΡΑΣ ΒΙΚΤΩΡΙΑ ΔΗΜΟΥ
Πληροφορική στη Γενική & Ειδική Αγωγή Η συμβολή του Διαδικτύου & του Web 2.0 ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΣΤΥΛΙΑΡΑΣ ΒΙΚΤΩΡΙΑ ΔΗΜΟΥ ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΣΤΥΛΙΑΡΑΣ Επίκουρος Καθηγητής Παν. Πατρών ΒΙΚΤΩΡΙΑ ΔΗΜΟΥ Μηχανικός Η/Υ και Πληροφορικής,
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας Εισαγωγή
Ανάκτηση Πληροφορίας Εισαγωγή Απόστολος Παπαδόπουλος Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Πληροφορικής Ακαδημαϊκό Έτος 2007-2008 Αντικείμενο IR Η Ανάκτηση Πληροφορίας (ΑΠ)
Διαβάστε περισσότεραA Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks
P2P 1,a) 1 1 1 P2P P2P P2P P2P A Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks NARISHIGE Yuki 1,a) ABE Kota 1 ISHIBASHI Hayato 1 MATSUURA Toshio 1
Διαβάστε περισσότεραWeb Mining. Χριστίνα Αραβαντινού Ιούνιος 2014
Web Mining Χριστίνα Αραβαντινού aravantino@ceid.upatras.gr Ιούνιος 2014 1 / 34 Χριστίνα Αραβαντινού Web Mining Περιεχόµενα 1 2 3 4 5 6 2 / 34 Χριστίνα Αραβαντινού Web Mining Το Web Mining στοχεύει στην
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕς» OSWINDS RESEARCH GROUP
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕς» OSWINDS RESEARCH GROUP 2015-2016 http://oswinds.csd.auth.gr/pms-theses201516 Ανάλυση επιπέδου προστασίας και ανωνυμοποίησηπροσωπικών δεδομένων κίνησης
Διαβάστε περισσότεραA Survey of Recent Clustering Methods for Data Mining (part 1)
59 1 A Survey of Recent Clustering Methods for Data Mining (part 1) Try Clustering! Toshihiro Kamishima National Institue of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) mail@kamishima.net, http://www.kamishima.net/
Διαβάστε περισσότεραVol. 31,No JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb
Ξ 31 Vol 31,No 1 2 0 0 1 2 JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 2 0 0 1 :025322778 (2001) 0120016205 (, 230026) : Q ( m 1, m 2,, m n ) k = m 1 + m 2 + + m n - n : Q ( m 1, m 2,, m
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ. Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής & Πολυμέσων
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής & Πολυμέσων Πτυχιακή Εργασία Εξερεύνηση / Ανασκαφή σε μεγάλης κλίμακας κοινοτικά δίκτυα του διαδικτύου:
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2018 F3-5 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: yuta@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp, ( ) ( )..,,,.,.,.,,..,.,,, 2..., 1.,., (Autoencoder: AE) [1] (Generative Stochastic Networks:
Διαβάστε περισσότεραMaxima SCORM. Algebraic Manipulations and Visualizing Graphs in SCORM contents by Maxima and Mashup Approach. Jia Yunpeng, 1 Takayuki Nagai, 2, 1
Maxima SCORM 1 2, 1 Muhammad Wannous 1 3, 4 2, 4 Maxima Web LMS MathML HTML5 Flot jquery JSONP JavaScript SCORM SCORM Algebraic Manipulations and Visualizing Graphs in SCORM contents by Maxima and Mashup
Διαβάστε περισσότεραΑνακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά δεδομένα
Ανακάλυψη κανόνων συσχέτισης από εκπαιδευτικά δεδομένα Στέφανος Ουγιάρογλου M.Sc., Εκπαιδευτικός πληροφορικής Υπ. Διδάκτορας, Τμ. Εφαρμοσμένης Πληροφορικής, Πανεπιστήμιο Μακεδονίας stoug@{sch, uom}.gr
Διαβάστε περισσότεραΑναζήτηση στο ιαδίκτυο
Αναζήτηση στο ιαδίκτυο Εισαγωγή url WWW καταλόγους (π.χ. Yahoo) Μηχανές Αναζήτησης τεράστιος, µη οµογενής µεταβάλλεται ραγδαία επικοινωνιακό κόστος Εισαγωγή Web URL = Universal Resource Locator http://www.ceid.upatras.gr/ir/
Διαβάστε περισσότεραΓραµµική Αλγεβρα. Ενότητα 1 : Εισαγωγή στη Γραµµική Αλγεβρα. Ευστράτιος Γαλλόπουλος Τµήµα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής
Γραµµική Αλγεβρα Ενότητα 1 : Εισαγωγή στη Γραµµική Αλγεβρα Ευστράτιος Γαλλόπουλος Τµήµα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Αδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2016 B5-2. Twitter. Twitter. Twitter.
DEIM Forum 2016 B5-2, E-mail: 305 8573 1-1-1 305 8573 1-1-1 305 8573 1-1-1 sei0024@kde.cs.tsukuba.ac.jp, yuto@kde.cs.tsukuba.ac.jp, kitagawa@cs.tsukuba.ac.jp Twitter Twitter 1. Twitter Twitter Twitter
Διαβάστε περισσότεραELIXIR-GR / BiP! Finder
ELIXIR-GR / BiP! Finder Υπηρεσία εκτίμησης και ανάδειξης αντικτύπου των επιστημονικών δημοσιεύσεων Θανάσης Βεργούλης Επιστημονικός Συνεργάτης www.athenarc.gr Η κοινότητα ELIXIR ELIXIR: διακυβερνητικός
Διαβάστε περισσότεραΜοντέλα πρόβλεψης διάδοσης πληροφορίας στα κοινωνικά μέσα
Μοντέλα πρόβλεψης διάδοσης πληροφορίας στα κοινωνικά μέσα Επιλογή χαρακτηριστικών &δημιουργία μοντέλου το οποίο θα προβλέπει τη διάδοση πληροφορίας σε κοινωνικά μέσα, ως προς το εύρος (αριθμός χρηστών
Διαβάστε περισσότεραTopic Structure Mining based on Wikipedia and Web Search
DEWS2008 A7-5 Wikipedia Web AdamJatowt 606-8501 606-8501 E-mail: {nakatani,tezuka,adam,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp Wikipedia Web Web Wikipedia Wikipedia Abstract Topic Structure Mining based on Wikipedia
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» OSWINDS RESEARCH GROUP
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» OSWINDS RESEARCH GROUP 2015-2016 http://oswinds.csd.auth.gr/pms-theses201516 Ιδιωτικότητα και ανωνυμία σε ανοικτές πλατφόμες Privacy and anonymity
Διαβάστε περισσότεραER-Tree (Extended R*-Tree)
1-9825/22/13(4)768-6 22 Journal of Software Vol13, No4 1, 1, 2, 1 1, 1 (, 2327) 2 (, 3127) E-mail xhzhou@ustceducn,,,,,,, 1, TP311 A,,,, Elias s Rivest,Cleary Arya Mount [1] O(2 d ) Arya Mount [1] Friedman,Bentley
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2013 A2-2 606 8501 E-mail: kato@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 1. 2. 1 4 A B C D A B C D A : B :: C : D : :: : : :: : A B C D A= B= C= D= D 3 Turney [20] A B C D A B C D Bollegala [5] Web SVM A B C D
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΜΣ «ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ» ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ «ΕΥΦΥΕΙΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΑΝΘΡΩΠΟΥ - ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΜΣ «ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ» ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ «ΕΥΦΥΕΙΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΑΝΘΡΩΠΟΥ - ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ» ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ ΤΟΥ ΕΥΘΥΜΙΟΥ ΘΕΜΕΛΗ ΤΙΤΛΟΣ Ανάλυση
Διαβάστε περισσότεραEvaluation of Methods to Extract Important Scenes for Automatic Digest Generation from a Presentation Video
DEWS2008 E4-1, 152-8552 2-12-1 ( ) 112-0002 1-1-17 152-8552 2-12-1 152-8550 2-12-1 E-mail: {hanhlh,tetsu}@de.cs.titech.ac.jp, thitiporn.lertrusdachakul@nts.ricoh.co.jp, yokota@cs.titech.ac.jp E- MPMeister
Διαβάστε περισσότερα3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o
Sound Source Identification based on Deep Learning with Partially-Shared Architecture 1 2 1 1,3 Takayuki MORITO 1, Osamu SUGIYAMA 2, Ryosuke KOJIMA 1, Kazuhiro NAKADAI 1,3 1 2 ( ) 3 Tokyo Institute of
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589)
Ανάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589) Μεγαλοοικονόμου Βασίλειος Τμήμα Μηχ. Η/ΥκαιΠληροφορικής Επιστημονικός Υπεύθυνος Στόχος Προτεινόμενου Έργου Ανάπτυξη μεθόδων
Διαβάστε περισσότερα152 8550 2 12-1. E-mail: {ueda,keyaki}@lsc.cs.titech.ac.jp, miyazaki@cs.titech.ac.jp. DEIM Forum 2016 E1-5. spotify 1 Last.
DEIM Forum 2016 E1-5 152 8550 2 12-1 152 8550 2 12-1 E-mail: {ueda,keyaki}@lsc.cs.titech.ac.jp, miyazaki@cs.titech.ac.jp,, 1. spotify 1 Last.fm ( ) [4] Hit rates [7] Hit rates [2] [8] [7] [3] 1 http://www.spotify.com
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραMIDI [8] MIDI. [9] Hsu [1], [2] [10] Salamon [11] [5] Song [6] Sony, Minato, Tokyo , Japan a) b)
1,a) 1,b) 1,c) 1. MIDI [1], [2] U/D/S 3 [3], [4] 1 [5] Song [6] 1 Sony, Minato, Tokyo 108 0075, Japan a) Emiru.Tsunoo@jp.sony.com b) AkiraB.Inoue@jp.sony.com c) Masayuki.Nishiguchi@jp.sony.com MIDI [7]
Διαβάστε περισσότεραΠροσωποποιημένη πλοήγηση σε εξωτερικούς χώρους: ανασκόπηση αλγορίθμων και μεθόδων επιλογής μονοπατιού
ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ: ΘΕΤΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΣΤΗ ΓΕΩΠΟΝΙΑ ΚΑΙ ΣΤΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΛΑΔΟΣ I: ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Προσωποποιημένη πλοήγηση σε εξωτερικούς χώρους: ανασκόπηση αλγορίθμων και
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην ανάλυση συνδέσμων
Εισαγωγή στην ανάλυση συνδέσμων Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκων: Μαρία Χαλκίδη Why link analysis? Why link analysis? The web is not just a collection of documents its hyperlinks are important!
Διαβάστε περισσότεραCollaborative Filtering
* 100084 caideng00@mails.tsinghua.edu.cn luzx@tsinghua.edu.cn Internet 1. Collaborative Filtering Social Filtering 1 Content_based 2 3 4 serendipitous recommendations Goldberg [1] * 60003004 MAS MAS 1
Διαβάστε περισσότεραOnline Social Networks: Posts that can save lives. Sotiria Giannitsari April 2016
Online Social Networks: Posts that can save lives Sotiria Giannitsari April 2016 Ψηφιακά Κοινωνικά Δίκτυα: Αναρτήσεις που σώζουν ζωές Σωτηρία Γιαννίτσαρη Εργαστήριο Ασφάλειας Πληροφοριών & Προστασίας Κρίσιμων
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΔΙΑΚΥΒΕΡΝΗΣΗ ΙΙ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ Διδάσκων: Ι. Χαραλαμπίδης, Επ. Καθηγητής
Διαβάστε περισσότεραCustomized Pricing Recommender System Simple Implementation and Preliminary Experiments
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE., 305-8568 1 1 1 2 305 8571 1 1 1 102 8666 5 3,,, Customized Pricing Recommender System Simple Implementation
Διαβάστε περισσότεραDevelopment of a Seismic Data Analysis System for a Short-term Training for Researchers from Developing Countries
No. 2 3+/,**, Technical Research Report, Earthquake Research Institute, University of Tokyo, No. 2, pp.3+/,,**,. * * Development of a Seismic Data Analysis System for a Short-term Training for Researchers
Διαβάστε περισσότεραΑπόστολος Παπαδόπουλος Αριστοτέλειο Πανεπιστήµιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστηµών Τµήµα Πληροφορικής. Ακαδηµαϊκό Έτος
Ανάκτηση Πληροφορίας Εισαγωγή Απόστολος Παπαδόπουλος Αριστοτέλειο Πανεπιστήµιο Θεσσαλονίκης Σχολή Θετικών Επιστηµών Τµήµα Πληροφορικής Ακαδηµαϊκό Έτος 2015-2016 Αντικείµενο IR Η Ανάκτηση Πληροφορίας (ΑΠ)
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς. Διάλεξη #03
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #03 Βασικές έννοιες Ανάκτησης Πληροφορίας Δομή ενός συστήματος IR Αναζήτηση με keywords ευφυής
Διαβάστε περισσότεραΗµερίδα: Γεωπληροφορική και Εκπαίδευση Η Ελληνική Πραγµατικότητα Χαροκόπειο Πανεπιστήµιο ευτέρα και Τρίτη, 21-22 Maΐου 2007. Γεώργιος Ν.
Ηµερίδα: Γεωπληροφορική και Εκπαίδευση Η Ελληνική Πραγµατικότητα Χαροκόπειο Πανεπιστήµιο ευτέρα και Τρίτη, 21-22 Maΐου 2007 Γεώργιος Ν. Φώτης Geoinformatics Geoinformatics is a science which develops and
Διαβάστε περισσότεραΔιδάσκοντες: Μαρία Χαλκίδη
Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 6 ο εξάμηνο Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Παν. Πειραιά Διδάσκοντες: Μαρία Χαλκίδη Μαθήματα σχετικά με Διαχείριση Δεδομένων στο Πρόγραμμα Σπουδών Δομές Δεδομένων (3 ο εξάμηνο)
Διαβάστε περισσότεραToward a SPARQL Query Execution Mechanism using Dynamic Mapping Adaptation -A Preliminary Report- Takuya Adachi 1 Naoki Fukuta 2.
SIG-SWO-041-05 SPAIDA: SPARQL Toward a SPARQL Query Execution Mechanism using Dynamic Mapping Adaptation -A Preliminary Report- 1 2 Takuya Adachi 1 Naoki Fukuta 2 1 1 Faculty of Informatics, Shizuoka University
Διαβάστε περισσότεραBuried Markov Model Pairwise
Buried Markov Model 1 2 2 HMM Buried Markov Model J. Bilmes Buried Markov Model Pairwise 0.6 0.6 1.3 Structuring Model for Speech Recognition using Buried Markov Model Takayuki Yamamoto, 1 Tetsuya Takiguchi
Διαβάστε περισσότεραOptimization Investment of Football Lottery Game Online Combinatorial Optimization
27 :26788 (27) 2926,2, 2, 3 (, 76 ;2, 749 ; 3, 64) :, ;,,, ;,, : ; ; ; ; ; : TB4 : A Optimization Investment of Football Lottery Game Online Combinatorial Optimization HU Mao2lin,2, XU Yin2feng 2, XU Wei2jun
Διαβάστε περισσότεραΗμερίδα διάχυσης αποτελεσμάτων έργου Ιωάννινα, 14/10/2015
MIS έργου:346983 Τίτλος Έργου: Epirus on Androids: Έμπιστη, με Διαφύλαξη της Ιδιωτικότητας και Αποδοτική Διάχυση Πληροφορίας σε Κοινωνικά Δίκτυα με Γεωγραφικές Εφαρμογές Έργο συγχρηματοδοτούμενο από την
Διαβάστε περισσότεραStabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction
Διαβάστε περισσότεραCrowdsourcing and Machine Learning
1 Crowdsourcing and Machine Learning Hisashi Kashima Hiroshi Kajino Department of Mathematical Informatics, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo {kashima, hiroshi
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση πληροφορίας
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ανάκτηση πληροφορίας Ενότητα 1: Εισαγωγή στην Απόστολος Παπαδόπουλος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΣυνεργατική Λήψη Αποφάσεων. Υποστήριξη στη Συνεργατική. Αποφάσεων. ιάρθρωση ενότητας. Η προτεινόµενη προσέγγιση. γνώσης και επιχειρηµατολογίας
Υποστήριξη στη Συνεργατική Λήψη Αποφάσεων Νίκος Καρακαπιλίδης Industrial Management & Information Systems Lab MEAD, University of Patras, Greece nikos@mech.upatras.gr ιάρθρωση ενότητας Συνεργατική Λήψη
Διαβάστε περισσότεραOnline Social Networks: Posts that can save lives. Dimitris Gritzalis, Sotiria Giannitsari, Dimitris Tsagkarakis, Despina Mentzelioti April 2016
Online Social Networks: Posts that can save lives Dimitris Gritzalis, Sotiria Giannitsari, Dimitris Tsagkarakis, Despina Mentzelioti April 2016 Ψηφιακά Κοινωνικά Δίκτυα: Αναρτήσεις που σώζουν ζωές 9 ο
Διαβάστε περισσότερα(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή)
(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) F 1 F 1 RGB ECR RGB ECR δ w a d λ σ δ δ λ w λ w λ λ λ σ σ + F 1 ( ) V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 V 7 V 8 V 9 V 10 M 1 M 2 M 3 F 1 F 1 F 1 10 M 1
Διαβάστε περισσότεραReading Order Detection for Text Layout Excluded by Image
19 5 JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING Vol119 No15 :1003-0077 - (2005) 05-0067 - 09 1, 1, 2 (11, 100871 ; 21IBM, 100027) :,,, PMRegion,, : ; ; ; ; :TP391112 :A Reading Order Detection for Text
Διαβάστε περισσότεραΞΕΝΗ Ι. ΜΑΜΑΚΟΥ. Μέλος Ε.Τ.Ε.Π. Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων Οικονομικού Πανεπιστημίου Αθηνών
ΞΕΝΗ Ι. ΜΑΜΑΚΟΥ Μέλος Ε.Τ.Ε.Π. Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων Οικονομικού Πανεπιστημίου Αθηνών Α. ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ Οικογενειακή Κατάσταση: Έγγαμη, 2 τέκνα Διεύθυνση:, Πατησίων 76, 104 34
Διαβάστε περισσότερα2. N-gram IDF. DEIM Forum 2016 A1-1. N-gram IDF IDF. 5 N-gram. N-gram. N-gram. N-gram IDF.
DEIM Forum 216 A1-1 N-gram IDF 565 871 1-5 E-mail: {hirakawa.maumi,hara}@it.oaka-u.ac.jp N-gram IDF IDF N-gram N-gram N-gram N-gram IDF N-gram N-gram IDF N-gram N-gram IDF Web Wikipedia 1 N-gram IDF [3]
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #02 Ιστορική αναδρομή Σχετικές επιστημονικές περιοχές 1 Άδεια χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραOptimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P)
( ) 1 ( ) : : (Differential Evolution, DE) (Particle Swarm Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] 2 2.1 (P) (P ) minimize f(x) subject to g j (x) 0, j = 1,..., q h j (x) = 0, j
Διαβάστε περισσότεραΤοποθέτηση τοπωνυµίων και άλλων στοιχείων ονοµατολογίας στους χάρτες
Τοποθέτηση τοπωνυµίων και άλλων στοιχείων ονοµατολογίας στους χάρτες Miroshnikov & Tchepine 1999 Ahn & Freeman 1984 Ένας σηµαντικός παράγοντας που επηρεάζει την αποτελεσµατικότητα ενός χάρτη ως µέσω επικοινωνίας
Διαβάστε περισσότεραDIRM : DIRM :A Model for Data Query Based on Dynamic Information Route Approach
37 1 ( ) Vol. 37 No. 1 2005 1 JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY ( ENGINEERING SCIENCE EDITION) Jan. 2005 100923087 (2005) 0120108208 DIRM 1,2, 1, 1, 1 1 (1., 610065 2., 610017), DIRM,,, DI2 RA IRH,, DIRA TP311
Διαβάστε περισσότεραThe Algorithm to Extract Characteristic Chord Progression Extended the Sequential Pattern Mining
1,a) 1,b) J-POP 100 The Algorithm to Extract Characteristic Chord Progression Extended the Sequential Pattern Mining Shinohara Toru 1,a) Numao Masayuki 1,b) Abstract: Chord is an important element of music
Διαβάστε περισσότεραText Mining using Linguistic Information
630-0101 8916-5 {taku-kukaoru-yayuuta-tmatsu}@isaist-naraacjp PrefixSpan : PrefixSpan Text Mining using Linguistic Information Taku Kudo Kaoru Yamamoto Yuta Tsuboi Yuji Matsumoto Graduate School of Information
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμογή Υπολογιστικών Τεχνικών στη Γεωργία
Ελληνική ημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου Εφαρμογή Υπολογιστικών Τεχνικών στη Γεωργία Ενότητα 6 : Συστήματα Λήψης Αποφάσεων στην Γεωργία (2/3) Μελετίου Γεράσιμος 1 Ανοιχτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΙΓ' ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ
ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΙΓ' ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ ΜΕΣΩ ΔΕΙΚΤΩΝ Επιβλέπων: Αθ.Δελαπάσχος
Διαβάστε περισσότεραAn Effective and Efficient Algorithm for Text Categorization
,2 2 2. 300074 2. 30007 shi.zw@mail.nankai.edu.cn k k k k TP8 A An Effective and Efficient Algorithm for Text Categorization Shi Zhi-wei,2, Liu Tao 2, Wu Gong-yi 2 (.College of Computer and Information
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής
oard Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική» Μεταπτυχιακή ιατριβή Τίτλος ιατριβής Masters Thesis Title Ονοµατεπώνυµο Φοιτητή Πατρώνυµο Ανάπτυξη διαδικτυακής
Διαβάστε περισσότεραΤα ανοικτά Δεδομένα στην Κοινωνία της Γνώσης
Τα ανοικτά Δεδομένα στην Κοινωνία της Γνώσης Δρ. Χαράλαμπος Μπράτσας, Πρόεδρος του Ιδρύματος Ανοικτής Γνώσης Ελλάδας Μαθηματικό ΑΠΘ @bratsas, @okfngr http://okfn.gr Ανοικτά δεδομένα; Ανοικτά είναι τα δεδομένα
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακή ανάπτυξη. Course Unit #1 : Κατανοώντας τις βασικές σύγχρονες ψηφιακές αρχές Thematic Unit #1 : Τεχνολογίες Web και CMS
Ψηφιακή ανάπτυξη Course Unit #1 : Κατανοώντας τις βασικές σύγχρονες ψηφιακές αρχές Thematic Unit #1 : Τεχνολογίες Web και CMS Learning Objective : SEO και Analytics Fabio Calefato Department of Computer
Διαβάστε περισσότερα2. Real Web time personalization
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΗ ΟΜΑΔΑ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΓΝΩΣΗΣ & ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ (DB-NET) http://www.db-net.aueb.gr ΥΠΕΥΘΥΝΟΣ: ΑΝ. ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ Μ. ΒΑΖΙΡΓΙΑΝΝΗΣ (mvazirg@aueb.gr) ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ
Διαβάστε περισσότεραΔΘΝΙΚΗ ΥΟΛΗ ΓΗΜΟΙΑ ΓΙΟΙΚΗΗ ΙΗ ΔΚΠΑΙΓΔΤΣΙΚΗ ΔΙΡΑ
Δ ΔΘΝΙΚΗ ΥΟΛΗ ΓΗΜΟΙΑ ΓΙΟΙΚΗΗ ΙΗ ΔΚΠΑΙΓΔΤΣΙΚΗ ΔΙΡΑ ΣΜΗΜΑ ΠΔΡΙΦΔΡΔΙΑΚΗ ΓΙΟΙΚΗΗ ΣΔΛΙΚΗ ΔΡΓΑΙΑ Θέκα: Αμηνιφγεζε κίαο δηαπξαγκάηεπζεο. Μειέηε Πεξίπησζεο: Ζ αλέγεξζε ηεο Νέαο Δζληθήο Λπξηθήο θελήο, ηεο Νέαο
Διαβάστε περισσότεραΕΜΜΕΛΗΣ ΑΠΑΓΓΕΛΙΑ. Γεωργίου Ε. Χατζηχρόνογλου
Proceedings of the 1st International Conference of the ASBMH page 224 ΕΜΜΕΛΗΣΑΠΑΓΓΕΛΙΑ ΓεωργίουΕ.Χατζηχρόνογλου Ανάμεσαστηναπλήανάγνωσηπεζούλόγουήτηναπαγγελίααφ ενόςκαι στηνπλούσιαμελωδίααφ ετέρου,στέκεταιμετέωρη,επισφαλήςκαι
Διαβάστε περισσότεραFrom Secure e-computing to Trusted u-computing. Dimitris Gritzalis
From Secure e-computing to Trusted u-computing Dimitris Gritzalis November 2009 11 ο ICT Forum Αθήνα, 4-5 Νοέμβρη 2009 Από το Secure e-computing στο Trusted u-computing Καθηγητής Δημήτρης Γκρίτζαλης (dgrit@aueb.gr,
Διαβάστε περισσότεραAutomatic extraction of bibliography with machine learning
Automatic extraction of bibliography with machine learning Takeshi ABEKAWA Hidetsugu NANBA Hiroya TAKAMURA Manabu OKUMURA Abstract In this paper, we propose an extraction method of bibliography using support
Διαβάστε περισσότεραSCITECH Volume 13, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION Published online: March 29, 2018
Journal of rogressive Research in Mathematics(JRM) ISSN: 2395-028 SCITECH Volume 3, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION ublished online: March 29, 208 Journal of rogressive Research in Mathematics www.scitecresearch.com/journals
Διαβάστε περισσότεραΑλγεβρικές Υπερομάδες και Διαδρομές Ελαχίστου Μήκους σε Γραφήματα
Αλγεβρικές Υπερομάδες και Διαδρομές Ελαχίστου Μήκους σε Γραφήματα Κ. Σεραφειμίδης, Αθ. Κεχαγιάς και Μ. Κωνσταντινίδου Τομέας Μαθηματικών, Γενικό Τμήμα Πολυτεχνική Σχολή Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης
Διαβάστε περισσότεραA Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics
A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics Contents 1. Markov set-chain 2. Model of bonus-malus system 3. Example 4. Conclusions
Διαβάστε περισσότεραSocialDict. A reading support tool with prediction capability and its extension to readability measurement
SocialDict 1 2 2 2 Web SocialDict A reading support tool with prediction capability and its extension to readability measurement Yo Ehara, 1 Takashi Ninomiya, 2 Nobuyuki Shimizu 2 and Hiroshi Nakagawa
Διαβάστε περισσότεραΑΚΑ ΗΜΙΑ ΕΜΠΟΡΙΚΟΥ ΝΑΥΤΙΚΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΘΕΜΑ: ΥΠΕΡΠΛΗΡΩΤΕΣ ΠΕΤΡΕΛΑΙΟΜΗΧΑΝΩΝ ΣΥΓΧΡΟΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. ΣΠΟΥ ΑΣΤΗΣ: ΧΑΤΖΗΣΑΒΒΑΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: ΣΑΑΝΤ ΦΑΝΤΙ NEA ΜΗΧΑΝΙΩΝΑ
Διαβάστε περισσότεραΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ
ΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ Νικόλαος Κυριακούλης *, Ευάγγελος Καρακάσης, Αντώνιος Γαστεράτος, Δημήτριος Κουλουριώτης, Σπυρίδων Γ. Μουρούτσος Δημοκρίτειο
Διαβάστε περισσότεραA Survey of Recent Clustering Methods for Data Mining (part 2)
170 18 2 2003 3 2 A Survey of Recent Clustering Methods for Data Mining part 2) Challenges to Conquer Giga Data Sets and The Curse of Dimensionality Toshihiro Kamishima National Institue of Advanced Industrial
Διαβάστε περισσότεραThe Application of Five Ne w Technologies in Intelligence Analysis
26 5 2008 5 Vol. 26,No. 5 May,2008 1,3, 1,2, 1,2 (1., 100049 ; 2., 100080 ; 3., 610041) :,, :,, : ; ; ; ; ; : G35017 :A :1007-7634(2008) 05-0683 - 05 The Application of Five Ne w Technologies in Intelligence
Διαβάστε περισσότερα«Ευφυή Συστήματα Μεταφορών & εξελίξεις στην Ελλάδα»
Με την επίσημη υποστήριξη: Dimitris Chryssagis Electrical Engineer, IBI Group «Ευφυή Συστήματα Μεταφορών & εξελίξεις στην Ελλάδα» Αθήνα, 15-16 Δεκεμβρίου 2015 The Attiki Odos Motorway Urban Motorway 200.000
Διαβάστε περισσότερα