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Prova scritta di METODI PER IL RITROVAMENTO DELL’INFORMAZIONE C.d.L. in Informatica - A.A. 2019-20 Docente: P. Lops - 20 Febbraio 2020 Nome e Cognome : ___________________________________________ Matricola : ___________________________________________ 1) Sia q una query che ha 6 documenti rilevanti nella collezione. Supponiamo che un algoritmo di ritrovamento applicato a q riporti il seguente ranking Rq: D1 D2 D3 D4 D5 D6 Supponiamo che D2, D4 e D6 siano documenti rilevanti per q a) Calcolare l’Average Pre cision, e il Recall per la query q, fornendo anche una descrizione delle metriche (PUNTI 4) b) Riportare la curva di precision-recall per la query q, usando gli 11 livelli standard di recall (PUNTI 3) 2) Siano dati l’insieme dell e categorie C = {c1, c2 } e una collezione di 1000 documenti definiti sul vocabolario V = {T1,T2,T3,T4,T5}. 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 do cumento si riporta di seg uito l’elenco delle parole in esso presenti, con le relative occorrenze: D1={T1:1, T2:2, T3:3} D2={T4:1} D3={T1:2, T2:5} D4={T3:4, T4:2} NB: illustrare chiaramente tutte le fasi di costruzione del classificatore (PUNTI 6) b) Determinare la classe di appartenenza del seguente documento d={T2:2,T5:2} (PUNTI 2) 3) Descrivere in maniera sintetica i principi alla base del PageRank, focalizzando l’attenzione sulla formulazione basata sulle matrici di adiacenza stocastiche. (PUNTI 5) 4) Illustrare in maniera sintetica i seguenti problemi: a. Overspecialization nei recommender systems di tipo content-based (PUNTI 3) b. Grey sheep nei recommender systems di tipo collaborativo (PUNTI 3) 5) Descrivere in maniera sintetica i concetti fondamentali alla base del modello dei…