Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
SISTEMI INFORMATIVI (PROGREDITO)
SSM0013403, A.A. 2014/15

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2013/14

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE (Ord. 2009)
SS1736, ordinamento 2009/10, A.A. 2014/15
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Crediti formativi 8.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese INFORMATION SYSTEMS (ADVANCED)
Sito della struttura didattica http://scienzestatistiche.scienze.unipd.it/2014/laurea_magistrale_2009
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MASSIMO MELUCCI ING-INF/05

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SC01123268 INFORMATION RETRIEVAL MASSIMO MELUCCI SC1176
SC01123268 INFORMATION RETRIEVAL MASSIMO MELUCCI SC1176
SS02107624 SISTEMI INFORMATIVI MASSIMO MELUCCI SS1736

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative ING-INF/05 8.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 8.0 56 144.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/03/2015
Fine attività didattiche 12/06/2015
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
4 Commissione a.a. 2014/2015 01/10/2014 30/09/2019 MELUCCI MASSIMO (Presidente)
FERRARI CARLO (Membro Effettivo)
ZINGIRIAN NICOLA (Membro Effettivo)
3 a.a. 2013/2014 01/10/2013 30/03/2015 MELUCCI MASSIMO (Presidente)
DI BUCCIO EMANUELE (Membro Effettivo)
FERRO NICOLA (Membro Effettivo)
NANNI LORIS (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Fondamenti di informatica, calcolo delle probabilità e statistica.
Conoscenze e abilita' da acquisire: L'insegnamento si occupa di Information Retrieval (IR) e dei metodi e modelli per i motori di ricerca, nonché di argomenti più avanzati come ad esempio Machine Learning e le sue applicazioni in IR. Le lezioni, i compiti assegnati e il laboratorio hanno lo scopo di dare gli strumenti metodologici per il progetto e la realizzazione di funzionalità di information retrieval utili per applicazioni reali.
Modalita' di esame: Colloqui e presentazioni orali di progetti di gruppi di studenti.
Criteri di valutazione: Si terrà conto di eventuali relazioni di progetto oltre alla conoscenza e competenza della materia.
Contenuti: Gli argomenti principali necessari per la comprensione di un sistema di IR sono i seguenti:
Metodi di indicizzazione e reperimento
Modelli di reperimento
Motori di ricerca
Machine Learning e applicazioni in IR
Valutazione
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezione frontale ed attività di laboratorio.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Si veda il libro di testo.
Testi di riferimento:
  • M. Melucci, Information Retrieval: metodi e modelli per i motori di ricerca. --: Franco Angeli, 2013. Cerca nel catalogo
  • W.B. Croft, D. Metzler, T. Strohman, Search Engines: Information Retrieval in Practice. --: Addison Wesley, 2009. Cerca nel catalogo
  • C. Manning, P. Raghavan, H. Schutze, An introduction to information retrieval. --: Cambridge University Press, 2008. Cerca nel catalogo
  • R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto, Modern Information Retrieval. --: Addison Wesley, 2010. Cerca nel catalogo