Informatica - Metodi per il ritrovamento dell'informazione

Second partial exam

II prova in itinere di METODI PER LA GESTIONE DELL A CONOSCENZA (16/1/2017) C.d.L. in Informatica e Tecn. Per la Prod. del Software A.A. 2016 -17 - Docente: P. Lops Nome e Cognome : ___________________________________________ Matricola : ___________________________________________ 1) Descrivere, commentando opportunamente, la funzione per il calcolo delle predizioni dei rating in un algoritmo di filtraggio collaborativo di tipo user -to-user . (PUNTI 6) 2) Sia data la seguente matrice utenti -item di un sistema di filtraggio collaborativo, i cui rating di gradimento sono espressi in una scala discreta da 1 a 5 I1 I2 I3 I4 U1 2 4 1 1 U2 5 2 4 U3 3 5 ? U4 4 4 1 Calcolare la predizione per l’item I4 per l’utente attivo U3, utilizzando un algoritmo di collaborative filtering di tipo item -to-item , ed utilizzando una neighborhood size pari a 2. (PUNTI 6) 3) Illustrare in maniera sintetica i l problem a della overspecialization (sovraspecializzazione ) dei content -based recommender systems (PUNTI 6) 4) Descrivere in maniera sintetica i principi alla base del PageRank, focalizzando l’attenzione sulla formulazione ricorsiva basata sul “flow” model. (PUNTI 10 ) 5) Descrivere in maniera sintetica i concetti fondamentali alla base del modello dei dati RDF, in particola re i concetti di ri sorsa, proprietà e statement. (PUNTI 5) II prova in itinere di METODI PER LA GESTIONE DELLA CONOSCENZA (16/1/2017) C.d.L. in Informatica e Tecn. Per la Prod. del Software A.A. 2016 -17 - Docente: P. Lops Nome e Cognome : ___________________________________________ Matricola : ___________________________________________ 1) Descrivere, commentando opportunamente, la funzione per il calcolo delle predizioni dei rating in un algoritmo di filtraggio collaborativo di tipo user -to-user . (PUNTI 6) 2) Sia data la seguente matrice utenti -item di un sistema di filtraggio collaborativo, i cui rating di gradimento sono espressi in una scala discreta da 1 a 5 I1 I2 I3 I4 U1 2 4 1 1 U2 5 2 4 U3 3 5 ? U4 4 4 1 Calcolare la predizione per l’item I4 per l’utente attivo U3, utilizzando un algoritmo di collaborative filtering di tipo item -to-item , ed utilizzando una neighborhood size pari a 2. (PUNTI 6) 3) Illustrare in maniera sintetica il problema della overspecialization (sovraspecializzazione ) dei content -based recommender systems (PUNTI 6) 4) Descrivere in maniera sintetica i principi alla base del PageRank, focalizzando l’attenzione sulla formulazione ricorsiva basata sul “flow” model. (PUNTI 10) 5) Descrivere in maniera sintetica i concetti fondamentali alla base del modello dei dati RDF, in particolare i concetti di risorsa, proprietà e statement. (PUNTI 5)