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EsameEsame completoTesto d’esame

20180417

Esame completo di Metodi per il ritrovamento dell'informazione per il corso di Informatica presso Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

Metodi per il ritrovamento dell'informazioneEsame completo

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Esame completo di Metodi per il ritrovamento dell'informazione per il corso di Informatica presso Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

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Prova scritta di METODI PER LA GESTIONE DELLA CONOSCENZA (CdL ITPS) A.A. 2016-17 - Docente: P. Lops Prova scritta di METODI PER IL RITROVAMENTO DELL’INF. (CdL Informatica) A.A. 2016-17 - Docente: P. Basile 17 Aprile 2018 Nome e Cognome : ___________________________________________ Matricola : ___________________________________________ 1) Siano dati l’insieme delle categorie C = {c1,c2} e una collezione di 100 documenti definiti sul vocabolario V = {T1, T2, T3, T4, T5, T6}. a) Costruire un classificatore bayesiano per C, addestrandolo sul seguente training set TR: TR = {<D1,c1>, <D2,c1>, <D3,c2>, <D4,c2>} dove per ogni documento si riporta di seguito l’elenco delle parole in esso presenti, con le relative occorrenze: D1={T1:2, T2:3, T4:4} D2={T1:1, T3:2} D3={T2:1, T4:2} D4={T2:2, T5:4} NB: illustrare chiaramente tutte le fasi di costruzione del classificatore (PUNTI 6) b) Determinare la classe di appartenenza del seguente documento d={T1:2,T6:1} (PUNTI 2) 2) Sia q una query che ha 4 documenti rilevanti nella collezione. Supponiamo che un algoritmo di ritrovamento applicato a q riporti il seguente ranking Rq: D3 D1 D5 D7 D9 Supponiamo che D1 e D7 siano documenti rilevanti per q Calcolare F1, R-precision ed Average Precision per q, fornendo anche una descrizione formale delle metriche (PUNTI 7) 3) Descrivere in maniera sintetica i principi problemi dei content-based recommender systems. (PUNTI 7) 4) Descrivere il processo di modifica delle query basato sul metodo del relevance feedback. (PUNTI 8)

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