Programma

Il corso prenderà in esame vari metodi per la progettazione, l'implementazione e la sperimentazione di sistemi adattivi su Web, realizzati mediante tecniche di Intelligenza Artificiale. Particolare attenzione sarà posta ai sistemi di Information Retrieval, come i motori di ricerca, e a nuove ed emergenti tecnologie idonee per la realizzazione della prossima generazione di strumenti di ricerca intelligenti e personalizzati. Saranno studiati i modelli di retrieval classici, come il modello vector space e i modelli probabilistici, le tecniche di ranking dei documenti, così come l'algoritmo PageRank utilizzato da Google. Saranno affrontati i metodi di Machine Learning in Information Retrieval, incluse le tecniche per la Sentiment Analysis, i metodi di User Modeling necessari per la ricerca personalizzata, i sistemi di raccomandazione, l’identificazione e l'analisi delle comunità on-line e social network (come ad es. Facebook e Twitter). Infine saranno descritti i metodi statistici per la valutazione sperimentale dei suddetti sistemi.

Testi Adottati

Le lezioni del corso riguarderanno tematiche trattate in articoli scientifici e testi di riferimento.
Il docente metterà a disposizione degli studenti i lucidi delle lezioni attraverso il sito del corso. Tali lucidi saranno autosufficienti, cioè redatti in maniera tale da non richiedere la consultazione di testi ulteriori ai fini del superamento dell'esame.

Bibliografia Di Riferimento

- Brusilovsky, P., Kobsa, A. e Nejdl, W. (editors) "The Adaptive Web: Methods and Strategies for Web Personalization", Springer, LNCS 4321, 2007. - Croft, W.B., Metzler, D. e Strohman, T. "Search Engines: Information Retrieval in Practice", Pearson, 2010. - Manning, C.D., Raghavan, P. e Schutze, H. "Introduction to Information Retrieval", Cambridge University Press, 2008. - Jannach, D., Zanker, M., Felfernig, A. e Friedrich, G. "Recommender Systems" An Introduction", Cambridge University Press, 2011. - Cohen, P. "Empirical Methods for Artificial Intelligence", The MIT Press, 1995.

Modalità Erogazione

I metodi didattici e gli strumenti a supporto della didattica che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi saranno essenzialmente: - lezioni frontali; - esercitazioni; - seminari; - progetti da svolgere singolarmente o in gruppo, sotto la guida del docente.

Modalità Frequenza

La modalità di frequenza dell’insegnamento sarà facoltativa, lo svolgimento dei progetti sarà obbligatorio.

Modalità Valutazione

Il corso sarà organizzato in una parte tutoriale (che coprirà circa tre quarti del corso) e una rimanente parte seminariale/progettuale. La verifica dell’apprendimento delle nozioni fornite nel corso della parte tutoriale avverrà attraverso una prova scritta della durata di circa 2 ore. Lo scritto è organizzato in quattro fra domande aperte ed esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti trattati nel corso, e i cui lucidi saranno disponibili sul sito del corso. E’ inoltre richiesto lo svolgimento di una prova di idoneità (della durata di 20 minuti), costituita da dieci domande V/F, finalizzata a verificare la conoscenza introduttiva degli argomenti trattati nei seminari, i cui lucidi saranno disponibili sul sito del corso. Tale prova dovrà essere superata (sarà sufficiente conseguire un punteggio superiore a un valore di soglia, le risposte sbagliate non saranno conteggiate) e non contribuirà al voto finale. Tutti i compiti di esame degli anni precedenti sono disponibili in versione cartacea e possono essere richiesti al docente.