| Competencias del título |
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Código
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Competencias del título
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| A5 |
Capacidad de comprender y saber aplicar el funcionamiento y organización de Internet, las tecnologías y protocolos de redes de nueva generación, los modelos de componentes, software intermediario y servicios. |
| A12 |
Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento. |
| B1 |
Capacidad de resolución de problemas. |
| B5 |
Habilidades de gestión de la información. |
| B10 |
Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería informática |
| B13 |
Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática |
| B14 |
Capacidad para la elaboración, planificación estratégica, dirección, coordinación y gestión técnica y económica de proyectos en todos los ámbitos de la Ingeniería en Informática siguiendo criterios de calidad y medioambientales |
| B17 |
Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos |
| B21 |
Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
| B22 |
Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio |
| B23 |
Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios |
| B25 |
Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo |
| C4 |
Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía abierta, culta, crítica, comprometida, democrática y solidaria, capaz de analizar la realidad, diagnosticar problemas, formular e implantar soluciones basadas en el conocimiento y orientadas al bien común. |
| C6 |
Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse |
| C7 |
Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida. |
| C8 |
Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
| Resultados de aprendizaje |
| Resultados de aprendizaje |
Competencias del título |
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Conocer, comprender y analizar los distintos modelos Recuperación de Información y Web Semántica, las técnicas para su implementación eficiente y la metodología de evaluación de los mismos.
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AP5
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CP6
CP8
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| Conocer, comprender y analizar las plataformas software para la creación de estos sistemas. |
AP5
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CP6
CP7
CP8
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| Diseñar y construir nuevos sistemas o mejoras en sistemas existentes. |
AP5
AP12
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BP1
BP5
BP10
BP13
BP14
BP17
BM1
BM2
BM5
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CP6
CP7
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| Planear y realizar la evaluación de los sistemas de Recuperación de Información y Web Semántica . Analizar los resultados de la evaluación de los sistemas para mejorarlos en su eficacia y eficiencia. |
AP5
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BP1
BP5
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CP6
CP7
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| Ser capaces de un correcto tratamiento de los aspectos éticos, de privacidad, confidencialidad y de seguridad de los estos sistemas.
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BM3
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CP4
CP6
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| Contenidos |
| Tema |
Subtema |
Introducción.
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Recuperación de Información y los retos de la Web |
Recuperación de Información en la Web.
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Topología de la web: el grafo web. Arquitecturas de Search Engines. Ránking basado en contenido y análisis de enlaces. Learning to rank. Web spam. Gestión de datos web: identificadores de documentos, metadatos, duplicados. Interfaces para búsqueda y navegación. |
| Web Crawling. |
Tipos de crawlers. Arquitectura. Esiigenciasas de fresness y politeness. Algoritmos de crawling. Evaluación |
Indexación.
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Construcción y compresión de indices invertidos. Procesado de consultas. |
Recuperación de Información en la Web con paralelismo y distribución.
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Particionamiento y selección de colecciones. Particionamiento de índices. Recuperación de información paralela con arquitecturas MIMD y SIMD. Recuperación de Información basada en cluster. Recuperación de información distribuida y federada. |
| Sistemas de recomendación. |
Filtrado colaborativo. Modelos y algoritmos para recomendación. Sistemas de recomendación
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| Introducción a la Web Semántica |
La Web Semántica. Ontologías: definición, tipos y exemplos. |
Descripción y consulta de recursos
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Lenguajes XML, RDF y RDF Schema. Lenguaje de consultas SPARQL. Lenguaje OWL. Herramientas de desarrollo de ontologías. Librerías para lo manejo de ontologías. Repositorios RDF. |
| Razonamiento y reglas |
Fundamentos de lóxgca y razonamiento. Representación de reglas semánticas. Motores de razonamiento. |
| Aplicaciones de la Web Semántica |
Linked Data, FOAF, Dublin Core, WordNet. Anotación semántica. Buscadores semánticos. Servizos Web Semánticos. |
| Planificación |
| Metodologías / pruebas |
Competéncias |
Horas presenciales |
Horas no presenciales / trabajo autónomo |
Horas totales |
| Lecturas |
A5 A12 B1 B5 B10 B13 B14 C4 C6 C7 C8 |
1 |
15 |
16 |
| Prácticas de laboratorio |
B10 B17 B21 B22 B23 B25 |
20 |
30 |
50 |
| Solución de problemas |
A5 A12 B1 B5 B13 B14 B17 B21 B22 B23 |
4 |
12 |
16 |
| Prueba mixta |
A5 A12 B1 B5 B10 B13 B14 C4 C6 C7 C8 |
2 |
18 |
20 |
| Sesión magistral |
A5 A12 B1 B5 B10 B13 C4 C6 C7 C8 |
16 |
32 |
48 |
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| Atención personalizada |
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0 |
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0 |
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| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
| Metodologías |
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Metodologías |
Descripción |
| Lecturas |
Lecturas para consolidar y complementar los conocimientos adquiridos |
| Prácticas de laboratorio |
Prácticas de laboratorio sobre plataformas de desarrollo de uso comercial (Lucene, Terrier, Apache Solr, Nutch, Jena, Protege, Pellet) |
| Solución de problemas |
Problemas y cuestiones breves para asentar y profundizar los contenidos expuestos en las sesiones magistrales |
| Prueba mixta |
Prueba que versará sobre los contenidos fundamentales de la materia. |
| Sesión magistral |
El estudiante asistirá a las explicaciones dadas por el profesor sobre los distintos modelos, técnicas y algoritmos de Recuperación de Información y Web Semántica. El profesor utilizará distintos niveles de abstracción-detalle y orientará al estudiante en las lecturas fundamentales y complementarias. |
| Atención personalizada |
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Metodologías
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| Prácticas de laboratorio |
| Solución de problemas |
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| Descripción |
Seguimento do desenvolvemento das prácticas nas horas reservadas de laboratorio e atención ao estudante nos casos necesarios de problemas de particular dificultade
Avaliarase o traballo individual do alumnado.
Promoveranse os valores de igualdade seguindo as recomendacións actuais. |
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| Evaluación |
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Metodologías
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Competéncias |
Descripción
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Calificación
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| Prácticas de laboratorio |
B10 B17 B21 B22 B23 B25 |
Seguimiento de las prácticas y evaluación sobre el resultado alcanzado. |
50 |
| Prueba mixta |
A5 A12 B1 B5 B10 B13 B14 C4 C6 C7 C8 |
Cuestiones sobre los conocimientos adquiridos. Cuestiones que impliquen razonamiento en base a los conocimientos adquiridos para resolver problemas prácticos de interés real en recuperación de información y web semántica. Es obligatorio alcanzar un 40% de la calificación para superar la materia. |
50 |
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Observaciones evaluación |
Para los alumnos a
tiempo parcial el baremo de calificaciones y la evaluación continua
son los mismos que para los otros alumnos. |
| Fuentes de información |
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Básica
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Bob DuCharme (2011). Learning SPARQL. O'Reilly
C.D. Manning, P. Raghavan, H. Schutze. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press
R. Baeza-Yates and B. Ribeiro-Neto. (2011). Modern Information Retrieval (second edition) . Addison Wesley/Pearson Education
F. Cacheda, J.M. Fernández, J. Huete (eds.) (2011). Recuperación de Información. Un enfoque práctico y multidisciplinar. Ra-Ma
W.B. Croft, D. Metzler, T. Strohman. (2009). Search Engines. Information Retrieval in Practice. Pearson Education
John Hebeler, Matthew Fisher, Ryan Blace, Andrew Perez-Lopez, Mike Dean. (2009). Semantic Web Programming. Wiley
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Complementária
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| Recomendaciones |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Análisis de sistemas de información/614502006 |
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| Asignaturas que continúan el temario |
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