Back
ExamFull examExam paper onlyItalian

20190222

Study material for Metodi per il ritrovamento dell'informazione, shared by the Studwiz community and reviewed by moderators.

Metodi per il ritrovamento dell'informazioneFull exam

Document information

What's included in this study material

Study material for Metodi per il ritrovamento dell'informazione, shared by the Studwiz community and reviewed by moderators.

Import quality: text was extracted directly from the original document.

Extracted content from the document

Representative passages recognised in different parts of the material. The full extracted text remains available to search, while this compact preview makes the page easier to read.

Page 1

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…

Preview

First page of the document.

First page: 20190222