Laboratorio Sperimentale di Matematica Computazionale (II parte) 2013/2014

Docente

Gianna M. Del Corso, email: delcorso at di.unipi.it

Informazioni utili

Orario: Le lezioni si tengono di Martedì dalle 14 alle 16 e il Venerdì dalle 11 alle 13 in aula M. Questa parte del corso si articolerà in 7 lezioni da Venerdì 21 Marzo a Venerdì 11 Aprile compresi.
Ricevimento: Il ricevimento si terrà il Lunedì dalle 14.30 alle 16.30 nel mio studio presso il Dipartimento di Informatica stanza 327 .

Programma di massima

Il corso si svolge in laboratorio utilizzando Octave. Qui potete trovare il manuale ufficiale di Octave. Se usate MATLAB potete controllare questa lista di incompatibilità tra i due linguaggi.
Breve descrizione di comandi utili per operare su matrici sparse

La decomposizione ai valori singolari
Riconoscimento di caratteri scritti a mano
Algoritmi di ranking: PageRank, HITS
Text Mining: Modello dello spazio vettoriale, similarità del coseno, LSI, similarità tra parole, calcolo di misure di centralità
Reputation system
Face Recognition

Il registro delle lezioni può essere consultato qui.

Materiale didattico

Lars Eldèn, Matrix Method in Data Mining and Pattern Recognition, SIAM , 2007
Blondel, V., Gajardo, A., Heymans, M., Senellart, P., and Van Dooren, P., A Measure of Similarity between Graph Vertices: Applications to Synonym Extraction and Web Searching, SIAM Review, 2004, Vol. 46, No. 4 : pp. 647-666
de Kerchove, C. Van Dooren, P., Iterative Filtering for a Dynamical Reputation System, SIAM J. Matrix Anal. Appl. 31, 4 (March 2010), 1812-1834
La decomposizione a valori singolari
Applicazione della SVD al Text Mining
Motori di ricerca e PageRank
Un sistema di Reputazione

Esercizi

Per i vari argomenti sono previste delle esercitazione pratiche che saranno messe online al momento della lezione in questa sezione. Alcuni esercizi sono una rielaborazioni degli esercizi proposti da Lars Eldèn.