| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A1 | Análise estatístico. |
| A2 | Arquitectura de computadores. |
| A3 | Arquitectura de redes. |
| A4 | Bases de datos. |
| A5 | Capacidade para entender e avaliar especificacións internas e externas. |
| A6 | Cifrado e protección de datos. |
| A7 | Dirección, planificación e xestión de proxectos. |
| A8 | Deseño e arquitectura de Sistemas de Información. |
| A10 | Xestión do cambio e do coñecemento. |
| A11 | Enxeñería do software. |
| A12 | Integración de sistemas. |
| B1 | Capacidade de análise e síntese. |
| B2 | Capacidade de organización e planificación de proxectos informáticos. |
| B3 | Capacidade de xestión da información. |
| B4 | Capacidade de resolución de problemas. |
| B6 | Traballo en equipo. |
| B8 | Razoamento crítico. |
| B9 | Compromiso ético. |
| B10 | Aprendizaxe autónoma. |
| B12 | Creatividade. |
| B15 | Motivación pola calidade. |
| C3 | Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
| C4 | Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| C8 | Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| Conocer, comprender y analizar los distintos modelos de Recuperación de Información, las técnicas para su implementación eficiente y la metodología de evualuación de los mismos. | AP8 AP12 |
BP1 BP3 BP8 BP10 |
CM3 |
| Conocer, comprender y analizar las plataformas software para la creación de sistemas de RI | AP8 AP12 |
BP1 BP10 |
CM3 |
| Diseñar y construir nuevos sistemas de RI o mejorar los sistemas existentes | AP7 AP8 AP11 AP12 |
BP1 BP2 BP3 BP4 BP6 BP8 BP10 BP12 BP15 |
CM3 CM6 CM8 |
| Planear y realizar la evaluación de los sistemas de RI. Analizar los resultados de la evaluación de los sistemas de RI para mejorarlos en su eficacia y eficiencia | AP1 AP5 AP10 AP11 |
BP1 BP3 BP4 BP8 BP10 BP12 BP15 |
CM3 CM6 |
| Ser capaces de un correcto tratamiento de los aspectos éticos, de privacidad y de seguridad de los sistemas de recuperación de información. | AP2 AP3 AP4 AP6 AP8 AP10 |
BP1 BP2 BP3 BP4 BP8 BP9 BP10 BP12 BP15 |
CM3 CM4 CM8 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Introducción a RI (1 horas) |
Introducción a los modelos, técnicas, evaluación, sistemas de RI. |
| Evaluación de sistemas de RI (2 horas) | Tareas y métricas. Colecciones de referencia. TREC. Significancia estadística. |
| Modelo booleano de RI (1 hora) | Representación de documentos, consultas y medidas de similaridad. Aplicaciones tradicionales exitosas. Implementaciones eficientes. |
| Modelos de espacio vectorial de RI (2 horas) | Representación de docuementos, consultas y medidas de similaridad. Esquemas de pesado. Normalización. Implementación eficiente. |
| Modelo clásico probabilístico de RI (2 horas) | Probability Ranking Principle Derivación del modelo clásico probabilístico. Otros modelos probabilísticos: 2-Poisson, Okapi, Redes de Inferencia. Implementación eficiente. |
| Modelos estadísticos de lenguaje para RI (2 horas) | Modelos de lenguaje. Suavización. Aprendizaje y estimación de parámetros. Modelos de lengujaje basados en relevancia. Implementación eficiente. |
| Modelo Latent Semantic Indexing de RI (1 horas) | Reducción de dimensionalidad basada en SVD. Derivación del modelo LSI. Cuestiones sobre la escalabilidad del modelo y nuevas aproxiamciones: LSI eficiente, LPI, etc. |
| Realimentación de relevancia en RI (2 horas) | Realimentación de relevancia bajo el modelo vectorial (Rocchio) y probabilístico. Local Contex Analisys (LCA) y explansión de consultas. |
| Compresión y construcción de índices. Procesamiento de queries. (3 horas) | Algoritmos de construcción de índices. Algoritmos de compresión de índices: compresión de listas, compresión de frecuencias, compresión del léxico. Procesamiento eficiente de consultas. |
| WebIR: modelos de retrieval, eficiencia, escalabilidad, problemas propios y oportunidades en RI en el web. (3 horas) | Modelos de retrieval para el web. Análisis de links. Page Rank y HITS. Implementación de searh engines. Oportunidades de RI en el web. |
| IR distribuida (3 horas) | IR paralela y distribuida. Modelos de IR distribuida: selección de recursos, enrutado de consultas, fusión de resultados. Aplicaciones novedoes en IR distribuida. |
| NLP para IR (2 horas) | Preprocesado. Parsing. Stemming. Extracción de información. |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | 16 | 16 | 32 |
| Prácticas de laboratorio | 15 | 0 | 15 |
| Seminario | 5 | 5 | 10 |
| Traballos tutelados | 0 | 7 | 7 |
| Proba obxectiva | 2 | 0 | 2 |
| Lecturas | 0 | 7 | 7 |
| Atención personalizada | 2 | 0 | 2 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | O alumnos asistirá e atenderá as explicación dadas sobre os profesor dos modelos, técnicas e Sistemas de Recuperación de Información. |
| Prácticas de laboratorio | Indexación, recuperación e evaluación de eficacia e rendimento con unha colección de documentos pública sobre unha plataforma educativa e de investigación en RI (Terrier o Lemur). |
| Seminario | Alguns temas trataranse como seminarios poñendo más enfasis na contextualización, resultados e implicación e deixando aspectos formales e técnicos muy precisos solo para os alumnos que manifesten interese especial por esos temas. |
| Traballos tutelados | Identificación de unha nova aplicación exitosa das técnicas de Recuperación de Información. Diseño da arquitectura software de unha implementación posible para esa aplicación. |
| Proba obxectiva | Examen dos contidos fundamentales expostos nas clases maxistrales e seminarios. |
| Lecturas | Lecturas para consolidación dos coñecementos expostos en clases maxistrales e seminarios. |
| Atención personalizada |
|
|
| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Prácticas de laboratorio | Seguimento na aula de prácticas da correcta realización das prácticas encomendadas | 0 |
| Traballos tutelados | Corrección, adecuación e viabilidade técnica do deseño proposto para unha nova aplicación das técnicas de RI. | 0 |
| Proba obxectiva | Cuestións cortas sobre coñecemos adquiridos. Cuestión que impliquen razoamento sobre a base dos coñecementos adquiridos para resolver problemas novos. |
100 |
| Observacións avaliación | ||
|
Esta materia non se impartirá presencialmente no curso 2012/2012 e non ten recursos docente asignado, razón pola que o profesor so pode comprometerse a realizar a proba obxectiva. |
||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
R. Baeza-Yates and B. Ribeiro-Neto (1999.). Modern Information Retrieval. . Addison Wesley, May 1999.
. H. Witten, A. Moffat, and T. C. Bell (1999). Managing Gigabytes: Compressing and Indexing Documents and Images, 2nd edition. Morgan Kaufmann
C. J. Van Rijsbergen (1979). nformation Retrieval (2nd Edition).. Butterworths, London |
|
|
|
| Bibliografía complementaria |
W.B. Croft and J. Lafferty (2003). anguage Modeling for Information Retrieval. Kluwer Academic Publishers
A. Moffat and A. Turpin (2002). Compression and Coding Algorithms. Kluwer Academic Publishers
R. K. Belew. (2001). Finding Out About.. Cambridge Press
C. D. Manning and H. Schutze. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press
David A. Grossman and Ophir Frieder. (1998). nformation Retrieval: Algorithms and Heuristics. Kluwer Academic Publishers,
E. Voorhees and D.K. Harman. (2005). TREC: experiment and evaluation in information retrieval.. MIT Press |
|
|
| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |