Τα περιεχόμενα του μαθήματος είναι τα εξής:

• Boolean μοντέλο, λεξικό και postings λίστες, ανεκτική ανάκτηση, κατασκευή ευρετηρίου, συμπίεση ευρετηρίου, scoring και ζύγιση όρων
• ανάκτηση με το μοντέλο διανυσματικού χώρου, recall και precision, relevance feedback και επέκταση ερωτήματος, ανάκτηση με το πιθανοκρατικό μοντέλ
• latent semantic indexing, αποθήκευση αραιών πινάκων, αποθήκευση με συμπίεση γραμμών, αποθήκευση με συμπίεση στηλών, προσεγγίσεις με χαμηλό βαθμό πίνακα,
• τα βασικά της αναζήτησης στον Παγκόσμιο Ιστό, Web crawling και ευρετήρια
• η εξίσωση της άθροισης του PageRank, προβλήματα με την επαναληπτική διαδικασία, θεωρία Markov αλυσίδων, το φάσμα του πίνακα της Google
• παράμετροι του μοντέλου του PageRank, πίνακας υπερσυνδεσμων, πίνακας τηλεμεταφοράς
• ανάλυση ευαισθησίας του PageRank, το πρόβλημα PageRank ως γραμμικό σύστημα, απόδειξη του PageRank ως αραιό γραμμικό σύστημα
• μεγάλης κλίμακας υλοποίηση του PageRank, μοντελοποίηση του back button, προσαρμοζόμενη δυναμο-μέθοδος, extrapolation, aggregation, ενημέρωση του διανύσματος του PageRank
• η μέθοδος HITS για τη διάταξη ιστοσελίδων, υλοποίηση του HITS, σύγκλιση του HITS, σχέση του HITS με τη βιβλιομετρία, HITS ανεξάρτητος από το ερώτημα, ευασθησία του HITS
• το μοντέλο διάταξης ιστοσελίδων SALSA, ρυποδιαφήμιση περιεχομένου και συνδέσμων

Το μάθημα αποτελεί αναλυτική παρουσίαση της μοντέρνας ανάκτησης πληροφορίας στον Παγκόσμιο Ιστό, παρουσιάζοντας τα θέματα της διαβάθμισης ιστοσελίδων με βάση τόσο το περιεχόμενο όσο και την ανάλυση υπερσυνδέσμων.

Στόχος του μαθήματος είναι να προσφέρει τη γνώση των δομών και μεθόδων που απαιτούνται για την ανάπτυξη και εκτέλεση λειτουργιών ανάκτησης πληροφορίας σε σύγχρονα (δικτυακά) περιβάλλοντα του Παγκοσμίου Ιστού.

Με την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος ο φοιτητής/τρια θα είναι σε θέση να έχει:

• Εξοικείωση με την αρχιτεκτονική ενός συστήματος ανάκτησης πληροφορίας.
• Κατανόηση των ιδιοτήτων του δυαδικού, του διανυσματικού και του πιθανοτικού μοντέλου ανάκτησης πληροφορίας.
• Κατανόηση των πιο διαδεδομένων μεθόδων δεικτοδότησης στα συστήματα ανάκτησης πληροφορίας.
• Ικανότητα αξιολόγησης συστημάτων ανάκτησης πληροφορίας.
• Εξοικείωση με τις τεχνικές ανάδρασης χρήστη και επέκτασης ερωτήματος.
• Κατανόηση των ιδιαιτεροτήτων της ανάκτησης πληροφορίας στον Παγκόσμιο Ιστό.
• Εξοικείωση με τις τεχνικές web crawling.

Κατανόηση της διάταξης με βάση την έννοια της φασματικής κεντρικότητας (PageRank, HITS, SALSA, BrowseRank)

Τελική εργασία (100%)

• Boolean μοντέλο, λεξικό και postings λίστες, ανεκτική ανάκτηση, κατασκευή ευρετηρίου, συμπίεση ευρετηρίου, scoring και ζύγιση όρων (1 εβδομάδα)
• ανάκτηση με το μοντέλο διανυσματικού χώρου, recall και precision, relevance feedback και επέκταση ερωτήματος, ανάκτηση με το πιθανοκρατικό μοντέλο (1 εβδομάδα)
• latent semantic indexing, αποθήκευση αραιών πινάκων, αποθήκευση με συμπίεση γραμμών, αποθήκευση με συμπίεση στηλών, προσεγγίσεις με χαμηλό βαθμό πίνακα, (2 εβδομάδες)
• τα βασικά της αναζήτησης στον Παγκόσμιο Ιστό, Web crawling και ευρετήρια (1 εβδομάδα)
• η εξίσωση της άθροισης του PageRank, προβλήματα με την επαναληπτική διαδικασία, θεωρία Markov αλυσίδων, το φάσμα του πίνακα της Google (2 εβδομάδες)
• παράμετροι του μοντέλου του PageRank, πίνακας υπερσυνδεσμων, πίνακας τηλεμεταφοράς (1 εβδομάδα)
• ανάλυση ευαισθησίας του PageRank, το πρόβλημα PageRank ως γραμμικό σύστημα, απόδειξη του PageRank ως αραιό γραμμικό σύστημα (1 εβδομάδα)
• μεγάλης κλίμακας υλοποίηση του PageRank, μοντελοποίηση του back button, προσαρμοζόμενη δυναμο-μέθοδος, extrapolation, aggregation, ενημέρωση του διανύσματος του PageRank (1 εβδομάδα)
• η μέθοδος HITS για τη διάταξη ιστοσελίδων, υλοποίηση του HITS, σύγκλιση του HITS, σχέση του HITS με τη βιβλιομετρία, HITS ανεξάρτητος από το ερώτημα, ευασθησία του HITS (1 εβδομάδα)
• το μοντέλο διάταξης ιστοσελίδων SALSA, ρυποδιαφήμιση περιεχομένου και συνδέσμων (2 εβδομάδες)