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Séance de cours

Récupération d'informations distribuées

Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de la récupération d'informations centralisées et distribuées, en mettant l'accent sur l'agrégation des poids pour les documents en scannant les listes d'affichage des termes de requête. Il explique les défis du transfert de listes d'affichage complètes dans la récupération distribuée et présente l'algorithme de Fagin pour identifier efficacement les documents top-k. L'instructeur discute également de la complexité de l'algorithme et de ses applications dans divers domaines.

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Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Concepts associés (27)

Recherche d'image par le contenu

La recherche d'image par le contenu (en anglais : content-based image retrieval ou CBIR) est une technique permettant de rechercher des images à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels. Les images sont classiquement décrites comme rendant compte de leur texture, couleur, forme. Un cas typique d'utilisation est la recherche par l'exemple où l'on souhaite retrouver des images visuellement similaires à un exemple donné en requête.

Multimedia information retrieval

Multimedia information retrieval (MMIR or MIR) is a research discipline of computer science that aims at extracting semantic information from multimedia data sources. Data sources include directly perceivable media such as audio, and video, indirectly perceivable sources such as text, semantic descriptions, biosignals as well as not perceivable sources such as bioinformation, stock prices, etc. The methodology of MMIR can be organized in three groups: Methods for the summarization of media content (feature extraction).

Optimizing compiler

In computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.

Classe de complexité

En informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.

Recherche d'information

La recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.

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Séances de cours associées (30)

Rendu de pièce de monnaie: Partie 1 MOOC: Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique

Couvre le rendu des pièces et les limites de l'algorithme gourmand dans la recherche de solutions optimales.

Résoudre les jeux de parité dans la pratique

Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.

Stratégies pour briser les relations linéaires en catalyse

Explore la rupture des relations d'échelle linéaires dans la catalyse à travers des stratégies telles que le contrôle des ensembles, l'utilisation de ligands et l'introduction de complexités pour améliorer les performances.

Optimisation des requêtes récursives

Explore l'optimisation des requêtes récursives dans les systèmes de bases de données à l'aide de Datalog et semi-rings, en discutant des défis et des solutions dans l'analyse des données.

Transition vers des villes intelligentes : complexité et interdépendance MOOC: Villes intelligentes, gestion des infrastructures urbaines intelligentes

S'inscrit dans la complexité et les interdépendances de la transition vers des villes intelligentes, soulignant l'importance d'une approche holistique.

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