Disciplina Curricular

Processamento e Recuperação de Informação RGI

Mestrado Bolonha em Engenharia Informática e de Computadores - Taguspark - MEIC-T 2021

Contextos

Grupo: MEIC-T 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Agrupamentos > Sistemas de Informação

Período:

Grupo: MEIC-T 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Agrupamentos > Tecnologias da Informação e Linguagem

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

A disciplina visa proporcionar uma introdução aos conceitos-chave, tecnologias, e mecanismos de processamento de dados utilizados nas áreas da Recuperação, Filtragem e Extração de Informação. Os alunos da disciplina aprenderão os conceitos teóricos fundamentais nestas áreas, adquirindo as competências teóricas e práticas necessárias para: 1. Projetar soluções modernas para o processamento, gestão e interrogação de grandes volumes de informação; 2. Classificar e agrupar automaticamente conjuntos de recursos (e.g., grandes conjuntos de documentos de texto) através de características descritivas; 3. Conceber sistemas para a recuperação e filtragem da informação relevante existente em grandes coleções, com base em termos chave, com base em exemplos, ou com base em perfis dos utilizadores; 4. Conceber sistemas para a extração de informação 5. Avaliar comparativamente diferentes sistemas da Recuperação, Filtragem e Extração de Informação.

Programa

Introdução à extração e recuperação de informação Modelos para dados não estruturados Processamento de Informação não estruturada e extração de informação a partir de texto Avaliação em recuperação e extração de informação Modelos de dados semi-estruturados Processamento de informação semi-estruturada e extração de dados da Web Análise de hiperligações e recuperação de informação na Web Indexação e consulta de informação não estruturada Pesquisa por itens similares e pesquisa por similaridade em dados multi-dimensionais Sistemas de recomendação Técnicas de processamento distribuído para IR e IE Aplicações: Enterprise search e pesquisa de peritos, Bibliotecas digitais, Prospecção de opiniões em conteúdos online, publicidade online

Metodologia de avaliação

40% Projeto (P) com 2 entregas (P1, P2) + 60% Exame final (E) Nota final: 0.2xP1 + 0.2xP2 + 0.6xE Nota mínima: 9,5 valores para a média do projeto (P) e 9,5 valores para o exame (E) Trabalhador-estudante (reconhecido): tem de desenvolver o projeto, pode optar o fazer individualmente

Disciplinas Execução