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.
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.
Qualità dell’importazione: il testo è stato estratto direttamente dal documento originale.
Passaggi rappresentativi riconosciuti nelle diverse parti del materiale. Il testo completo resta presente nella pagina per la ricerca, mentre l’anteprima compatta rende più semplice la lettura.
Prova scritta di METODI PER IL RITROVAMENTO DELL’INFORMAZIONE C.d.L. in Informatica - A.A. 2018-19 Docente: P. Lops - 22 Febbraio 2019 Nome e Cognome : ___________________________________________ Matricola : ___________________________________________ 1) Descrivere l’ontologia linguistica WordNet ed indicare come è organizzata e rappresentata la conoscenza lessicale al suo interno. (PUNTI 5) 2) Data una collezione di documenti e le relative occorrenze dei termini: d1=(T1:7, T2:5, T5:1) d2=(T1:4, T5:3) d3=(T1:2, T3:2, T4:1) d4=(T3:2) a) Costruire l’indice invertito della collezione (PUNTI 2) b) calcolare il ranking dei documenti rispetto alla query q=(T1:1 AND T5:2) utilizzando la similarità del prodotto interno e utilizzando le occorrenze dei termini per la rappresentazione dei documenti. (PUNTI 4) 3) Siano q1 e q2 due query distinte che hanno rispettivamente 6 e 3 documenti rilevanti nella collezione. Supponiamo che lo stesso algoritmo di ritrovamento applicato alle due query distinte riporti i seguenti ranking R q1 ed R q2 (X indica che un documento è rilevante; 0 indica che il documento è non rilevante; il risultato più a sinistra è il top della lista): Rq1: X0XX00000X Rq2: 0XX000X000 a) Fornire la descrizione delle seguenti metriche: P@K, R-precision, Average Precision (PUNTI 3) b) Calcolare P@3, R-precision e Average Precision per le query q1 e q2 (PUNTI 3) c) Riportare la curva di precision-recall per la query q1, usando gli 11 livelli standard di recall (PUNTI 3) 4) Descrivere, commentando opportunamente, la funzione per il calcolo delle predizioni dei rating in un algoritmo di filtraggio collaborativo di tipo user to user. (PUNTI 5) 5) Descrivere in maniera sintetica i principi alla base del PageRank, focalizzando l’attenzione sulla formulazione ricorsiva…
Prima pagina del documento.
