Sieci komputerowe. Wykład 8: Wyszukiwarki internetowe. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Sieci komputerowe. Wykład 8: Wyszukiwarki internetowe. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski"

Transkrypt

1 Sieci komputerowe Wykład 8: Wyszukiwarki internetowe Marcin Bieńkowski Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 1 / 37

2 czyli jak znaleźć igłę w sieci Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 2 / 37

3 Historia Wstęp Dawno, dawno temu... Sieć bez wyszukiwarek Statyczne zbiory zasobów (katalogi stron, nadal istnieja) Polskie Zasoby Sieciowe wydawane na CD! Obecnie: Cała gama wyszukiwarek: Google, Live Search, Yahoo! Search, A wyszukiwarki treści specjalistycznych Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 3 / 37

4 Historia Wstęp Dawno, dawno temu... Sieć bez wyszukiwarek Statyczne zbiory zasobów (katalogi stron, nadal istnieja) Polskie Zasoby Sieciowe wydawane na CD! Obecnie: Cała gama wyszukiwarek: Google, Live Search, Yahoo! Search, A wyszukiwarki treści specjalistycznych Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 3 / 37

5 Historia Wstęp Dawno, dawno temu... Sieć bez wyszukiwarek Statyczne zbiory zasobów (katalogi stron, nadal istnieja) Polskie Zasoby Sieciowe wydawane na CD! Obecnie: Cała gama wyszukiwarek: Google, Live Search, Yahoo! Search, A wyszukiwarki treści specjalistycznych Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 3 / 37

6 Wyszukiwarki Wstęp Trzy etapy działania Przeszukiwanie sieci Indeksowanie treści Wyszukiwanie informacji Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 4 / 37

7 Wyszukiwarki Wstęp Trzy etapy działania Przeszukiwanie sieci Indeksowanie treści Wyszukiwanie informacji Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 4 / 37

8 Web crawling Przeszukiwanie sieci Web crawler działa jak przegladarka WWW podażaj aca za wszystkimi odnośnikami, które widzi. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 5 / 37

9 Problem Przeszukiwanie sieci Graf sieci WWW wyglada tak (stan na rok 2000, ok. 200 mln stron) Ok. 10% stron nie jest podłaczonych do głównej sieci WWW. Teraz jeszcze gorzej: 100mld stron (około 45mld zaindeksowane) Obrazek ze pracy Graph structure of the Web, Broder et al. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 6 / 37

10 Problem Przeszukiwanie sieci Graf sieci WWW wyglada tak (stan na rok 2000, ok. 200 mln stron) Ok. 10% stron nie jest podłaczonych do głównej sieci WWW. Teraz jeszcze gorzej: 100mld stron (około 45mld zaindeksowane) Obrazek ze pracy Graph structure of the Web, Broder et al. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 6 / 37

11 Problem Przeszukiwanie sieci Graf sieci WWW wyglada tak (stan na rok 2000, ok. 200 mln stron) Ok. 10% stron nie jest podłaczonych do głównej sieci WWW. Teraz jeszcze gorzej: 100mld stron (około 45mld zaindeksowane) Obrazek ze pracy Graph structure of the Web, Broder et al. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 6 / 37

12 Przeszukiwanie sieci Na które strony nie wchodzimy Webcrawlery (zazwyczaj) respektuja tzw. pliki robots.txt Przykładowy robots.txt User-agent: * Disallow: /cgi-bin/ Disallow: /images/ Disallow: /tmp/ Disallow: /private/ Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 7 / 37

13 Przeszukiwanie sieci Dalsze problemy z przechodzeniem grafu sieci Strony generowane dynamicznie (wypełnianie formularzy) Obiekty nietekstowe (obrazki, filmy, strony we Flashu, programy w Javie,...) Często uaktualniane strony Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 8 / 37

14 Wyszukiwarki Indeksowanie Trzy etapy działania Przeszukiwanie sieci Indeksowanie treści Wyszukiwanie informacji Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 9 / 37

15 Indeksowanie Indeksowanie znalezionych stron Problemy: Liczba stron Ponad 100 różnych języków (różne alfabety!) 30% stron to kopie innych stron Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 10 / 37

16 Indeksowanie Po czym możemy indeksować? Po zawartości (słowa w tekście) Po znacznikach meta Po tytule Czy to wystarcza? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 11 / 37

17 Indeksowanie Po czym możemy indeksować? Po zawartości (słowa w tekście) Po znacznikach meta Po tytule Czy to wystarcza? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 11 / 37

18 Indeksowanie Problemy z indeksowaniem po zawartości strony Na stronie nie występuje słowo car ani auto. Na stronie nie występuje słowo wyszukiwarka. Strona wortschatz.uni-leipzig.de/papers/top10000en.txt zawiera 10 tysięcy najpopularniejszych słów angielskich. Niektóre słowa, np. WWW, Web występuja na prawie każdej stronie. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 12 / 37

19 Indeksowanie Problemy z indeksowaniem po zawartości strony Na stronie nie występuje słowo car ani auto. Na stronie nie występuje słowo wyszukiwarka. Strona wortschatz.uni-leipzig.de/papers/top10000en.txt zawiera 10 tysięcy najpopularniejszych słów angielskich. Niektóre słowa, np. WWW, Web występuja na prawie każdej stronie. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 12 / 37

20 Pomysł Indeksowanie Możemy indeksować również po nazwach odnośników prowadzacych do danej strony. Istotniejsze jest to co o naszej stronie myśla inni niż my sami. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 13 / 37

21 Pomysł Indeksowanie Możemy indeksować również po nazwach odnośników prowadzacych do danej strony. Istotniejsze jest to co o naszej stronie myśla inni niż my sami. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 13 / 37

22 Wyszukiwarki Wyszukiwanie informacji Trzy etapy działania Przeszukiwanie sieci Indeksowanie treści Wyszukiwanie informacji Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 14 / 37

23 Wyszukiwanie informacji Główny problem (dla jęz. angielskiego) 95% stron da się zbudować używajac tych samych słów. Wniosek: Wyszukanie niektórych słów, a nawet ich kombinacji, zwraca kilkadziesiat milionów trafień. Które trafienia zwrócić użytkownikowi jako pierwsze? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 15 / 37

24 Wyszukiwanie informacji Główny problem (dla jęz. angielskiego) 95% stron da się zbudować używajac tych samych słów. Wniosek: Wyszukanie niektórych słów, a nawet ich kombinacji, zwraca kilkadziesiat milionów trafień. Które trafienia zwrócić użytkownikowi jako pierwsze? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 15 / 37

25 Wyszukiwanie informacji Główny problem (dla jęz. angielskiego) 95% stron da się zbudować używajac tych samych słów. Wniosek: Wyszukanie niektórych słów, a nawet ich kombinacji, zwraca kilkadziesiat milionów trafień. Które trafienia zwrócić użytkownikowi jako pierwsze? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 15 / 37

26 Sortowanie wyników Oczywiste: najpierw wyświetlamy strony sponsorowane. Ale żeby nam płacono, musimy zwracać też dobre wyniki dla niesponsorowanych stron. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 16 / 37

27 Sortowanie wyników Oczywiste: najpierw wyświetlamy strony sponsorowane. Ale żeby nam płacono, musimy zwracać też dobre wyniki dla niesponsorowanych stron. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 16 / 37

28 Sortowanie wyników, cd. Stara strategia (do ok. roku 1998): Jeśli użytkownik szuka słowa X zwracamy stronę, która zawiera jak najwięcej X Patologie: Mnóstwo słów (często niezwiazanych z treścia) w znacznikach meta. Niewyświetlane napisy (np. w kolorze tła). Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 17 / 37

29 Sortowanie wyników, cd. Stara strategia (do ok. roku 1998): Jeśli użytkownik szuka słowa X zwracamy stronę, która zawiera jak najwięcej X Patologie: Mnóstwo słów (często niezwiazanych z treścia) w znacznikach meta. Niewyświetlane napisy (np. w kolorze tła). Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 17 / 37

30 Które strony sa ważne? Brin, Page 98 - Algorytm Algorytm przypisujacy ważność poszczególnym stronom (jedna wartość dla każdej strony). Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 18 / 37

31 Wyszukiwanie informacji Główna idea: Ważne strony wskazuja (maja odnośniki) na inne ważne strony. Każdej stronie P i przypisujemy rangę R(P i ) [0, 1]. Jeśli strona P i ma l i sasiadów, to każdemu przekazuje 1/l i swojej rangi: R(P i ) = R(P j ), l j P j B i gdzie B i jest zbiorem stron, z których prowadzi krawędź do P i. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 19 / 37

32 Żeby zrozumieć rekurencję, trzeba zrozumieć rekurencję Mamy rekurencyjna zależność: Uproszczony algorytm : R(P i ) = P j B i R(P j ) l j Żeby policzyć rangę (ważność) danej strony trzeba policzyć rangi stron do niej prowadzacych A zatem rangi stron do nich prowadzacych... itd. Oczywiście można też obliczyć R(P i ) rozwiazuj ac układ równań (dużo stron niepraktyczne) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 20 / 37

33 Żeby zrozumieć rekurencję, trzeba zrozumieć rekurencję Mamy rekurencyjna zależność: Uproszczony algorytm : R(P i ) = P j B i R(P j ) l j Żeby policzyć rangę (ważność) danej strony trzeba policzyć rangi stron do niej prowadzacych A zatem rangi stron do nich prowadzacych... itd. Oczywiście można też obliczyć R(P i ) rozwiazuj ac układ równań (dużo stron niepraktyczne) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 20 / 37

34 Żeby zrozumieć rekurencję, trzeba zrozumieć rekurencję Mamy rekurencyjna zależność: Uproszczony algorytm : R(P i ) = P j B i R(P j ) l j Żeby policzyć rangę (ważność) danej strony trzeba policzyć rangi stron do niej prowadzacych A zatem rangi stron do nich prowadzacych... itd. Oczywiście można też obliczyć R(P i ) rozwiazuj ac układ równań (dużo stron niepraktyczne) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 20 / 37

35 Żeby zrozumieć rekurencję, trzeba zrozumieć rekurencję Mamy rekurencyjna zależność: Uproszczony algorytm : R(P i ) = P j B i R(P j ) l j Żeby policzyć rangę (ważność) danej strony trzeba policzyć rangi stron do niej prowadzacych A zatem rangi stron do nich prowadzacych... itd. Oczywiście można też obliczyć R(P i ) rozwiazuj ac układ równań (dużo stron niepraktyczne) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 20 / 37

36 Żeby zrozumieć rekurencję, trzeba zrozumieć rekurencję Mamy rekurencyjna zależność: Uproszczony algorytm : R(P i ) = P j B i R(P j ) l j Żeby policzyć rangę (ważność) danej strony trzeba policzyć rangi stron do niej prowadzacych A zatem rangi stron do nich prowadzacych... itd. Oczywiście można też obliczyć R(P i ) rozwiazuj ac układ równań (dużo stron niepraktyczne) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 20 / 37

37 Rozwiazanie Zacznijmy od dowolnych rang R i obliczajmy kolejne wartości ze wzoru R(P i ) P j B i R(P j ) l j, Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 21 / 37

38 Przykład Wyszukiwanie informacji R(P i ) P j B i R(P j ) l j, Obrazki ze strony Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 22 / 37

39 Przykład, cd. Wyszukiwanie informacji R(P i ) P j B i R(P j ) l j Dochodzimy do stanu stacjonarnego: R(a) = 1.2, R(b) = 1.2, R(c) = 0.6 Możemy go przeskalować: Jeśli zaczniemy od R(a) = R(b) = R(c) = 1/3, to dojdziemy do R(a) = 0.4, R(b) = 0.4, R(c) = 0.2. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 23 / 37

40 Czy to zawsze działa? W szczególności, czy: 1 wektor rang zawsze zbiega do stanu stacjonarnego? 2 ostateczna wartość zależy od stanu poczatkowego? 3 rangi faktycznie odpowiadaja ważności stron? Rangi a ważność strony ranga pojedynczy wskaźnik (co ze słowami o wielu znaczeniach?) możliwość nadużywania systemu przez tworzenie zbiorów stron, które wskazuja na nasza (ćwiczenie) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 24 / 37

41 Czy to zawsze działa? W szczególności, czy: 1 wektor rang zawsze zbiega do stanu stacjonarnego? Nie 2 ostateczna wartość zależy od stanu poczatkowego? 3 rangi faktycznie odpowiadaja ważności stron? Rangi a ważność strony ranga pojedynczy wskaźnik (co ze słowami o wielu znaczeniach?) możliwość nadużywania systemu przez tworzenie zbiorów stron, które wskazuja na nasza (ćwiczenie) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 24 / 37

42 Czy to zawsze działa? W szczególności, czy: 1 wektor rang zawsze zbiega do stanu stacjonarnego? Nie 2 ostateczna wartość zależy od stanu poczatkowego? Nie 3 rangi faktycznie odpowiadaja ważności stron? Rangi a ważność strony ranga pojedynczy wskaźnik (co ze słowami o wielu znaczeniach?) możliwość nadużywania systemu przez tworzenie zbiorów stron, które wskazuja na nasza (ćwiczenie) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 24 / 37

43 Czy to zawsze działa? W szczególności, czy: 1 wektor rang zawsze zbiega do stanu stacjonarnego? Nie 2 ostateczna wartość zależy od stanu poczatkowego? Nie 3 rangi faktycznie odpowiadaja ważności stron? Nie Rangi a ważność strony ranga pojedynczy wskaźnik (co ze słowami o wielu znaczeniach?) możliwość nadużywania systemu przez tworzenie zbiorów stron, które wskazuja na nasza (ćwiczenie) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 24 / 37

44 Czy to zawsze działa? W szczególności, czy: 1 wektor rang zawsze zbiega do stanu stacjonarnego? Nie 2 ostateczna wartość zależy od stanu poczatkowego? Nie 3 rangi faktycznie odpowiadaja ważności stron? Nie Rangi a ważność strony ranga pojedynczy wskaźnik (co ze słowami o wielu znaczeniach?) możliwość nadużywania systemu przez tworzenie zbiorów stron, które wskazuja na nasza (ćwiczenie) Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 24 / 37

45 Problem nr 1: strony bez odnośników Kolejne wartości rang: R(1) R(2) Strony bez odnośników wysysaja cała wagę przeznaczona na rangi. Tymczasowe rozwiazanie: dodajmy pętle do stron bez odnośników. Obrazki ze strony Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 25 / 37

46 Problem nr 1: strony bez odnośników Kolejne wartości rang: R(1) R(2) Strony bez odnośników wysysaja cała wagę przeznaczona na rangi. Tymczasowe rozwiazanie: dodajmy pętle do stron bez odnośników. Obrazki ze strony Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 25 / 37

47 Problem nr 1: strony bez odnośników Kolejne wartości rang: R(1) R(2) Strony bez odnośników wysysaja cała wagę przeznaczona na rangi. Tymczasowe rozwiazanie: dodajmy pętle do stron bez odnośników. Obrazki ze strony Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 25 / 37

48 Problem nr 2 (nawet pętle nie pomagaja) Kolejne wartości rang: R(1) R(2) R(3) Wynik (stan stacjonarny) zależy od wartości poczatkowej! Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 26 / 37

49 Problem nr 2 (nawet pętle nie pomagaja) Kolejne wartości rang: R(1) R(2) R(3) Ale jeśli zaczniemy od innych: R(1) R(2) R(3) Wynik (stan stacjonarny) zależy od wartości poczatkowej! Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 26 / 37

50 Problem nr 2, cd. Wyszukiwanie informacji Dlaczego? Problem zbiegania do różnych stanów stacjonarnych pojawia się, bo graf nie jest silnie spójny Gdyby nie był spójny, byłoby jeszcze gorzej Czy silna spójność wystarcza? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 27 / 37

51 Problem nr 2, cd. Wyszukiwanie informacji Dlaczego? Problem zbiegania do różnych stanów stacjonarnych pojawia się, bo graf nie jest silnie spójny Gdyby nie był spójny, byłoby jeszcze gorzej Czy silna spójność wystarcza? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 27 / 37

52 Problem nr 2, cd. Wyszukiwanie informacji Dlaczego? Problem zbiegania do różnych stanów stacjonarnych pojawia się, bo graf nie jest silnie spójny Gdyby nie był spójny, byłoby jeszcze gorzej Czy silna spójność wystarcza? Nie! Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 27 / 37

53 Problem nr 3: okresowość Kolejne wartości rang: R(1) R(2) R(3) R(4) R(5) Ale jeśli zaczniemy od innych: R(1) R(2) R(3) R(4) R(5) Obrazki ze strony Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 28 / 37

54 Problem nr 3: okresowość Kolejne wartości rang: R(1) R(2) R(3) R(4) R(5) Ale jeśli zaczniemy od innych: R(1) R(2) R(3) R(4) R(5) Obrazki ze strony Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 28 / 37

55 Problem 3, cd. Wyszukiwanie informacji Okresowość wierzchołka Okres wierzchołka s = GCD długości wszystkich cykli zawierajacych s Okresowość grafu Graf jest okresowy jeśli wszystkie wierzchołki maja okres > 1. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 29 / 37

56 Problem 3, cd. Wyszukiwanie informacji Okresowość wierzchołka Okres wierzchołka s = GCD długości wszystkich cykli zawierajacych s Okresowość grafu Graf jest okresowy jeśli wszystkie wierzchołki maja okres > 1. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 29 / 37

57 Co nam daje silna spójność i nieokresowość? Uogólnijmy nasz graf: dodajemy do krawędzi wagi; wymagamy, żeby suma wag krawędzi w ij wychodzacych ze strony P i była równa 1. Obliczamy R(P i ) P j w ij R(P j ) własności silna spójność i okresowość dotycza grafu, w którym patrzymy na krawędzie o niezerowych wagach Twierdzenie Jeśli graf jest silnie spójny i nieokresowy, to istnieje tylko jeden stan stacjonarny i uproszczony algorytm do niego zbiega. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 30 / 37

58 Co nam daje silna spójność i nieokresowość? Uogólnijmy nasz graf: dodajemy do krawędzi wagi; wymagamy, żeby suma wag krawędzi w ij wychodzacych ze strony P i była równa 1. Obliczamy R(P i ) P j w ij R(P j ) własności silna spójność i okresowość dotycza grafu, w którym patrzymy na krawędzie o niezerowych wagach Twierdzenie Jeśli graf jest silnie spójny i nieokresowy, to istnieje tylko jeden stan stacjonarny i uproszczony algorytm do niego zbiega. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 30 / 37

59 Co nam daje silna spójność i nieokresowość? Uogólnijmy nasz graf: dodajemy do krawędzi wagi; wymagamy, żeby suma wag krawędzi w ij wychodzacych ze strony P i była równa 1. Obliczamy R(P i ) P j w ij R(P j ) własności silna spójność i okresowość dotycza grafu, w którym patrzymy na krawędzie o niezerowych wagach Twierdzenie Jeśli graf jest silnie spójny i nieokresowy, to istnieje tylko jeden stan stacjonarny i uproszczony algorytm do niego zbiega. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 30 / 37

60 Modyfikacja algorytmu Nie modyfikujemy samego algorytmu, tylko uruchamiamy go na lekko zmodyfikowanym grafie. Chcemy, żeby graf po modyfikacji był silnie spójny był nieokresowy możliwie najmniej różnił się od oryginalnego Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 31 / 37

61 Interpretacja probabilistyczna Inne spojrzenie na proces obliczania stanu stacjonarnego ranga = prawdopodobieństwo, że jesteśmy w danym wierzchołku na poczatku losujemy sobie dowolna stronę potem klikamy losowo w odnośniki po wielu kliknięciach prawdpodobieństwo jest dyktowane przez coś podobnego do stanu stacjonarnego w ważnych stronach jesteśmy z większym prawdopodobieństwem Pomysł: niech nasz losowy klikacz jeśli nie ma wyjścia z danej strony, zaczyna od nowa nawet jeśli wyjście jest to zaczyna od nowa z prawdopodobieństwem 1 α. Jak to przełożyć na modyfikację grafu? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 32 / 37

62 Interpretacja probabilistyczna Inne spojrzenie na proces obliczania stanu stacjonarnego ranga = prawdopodobieństwo, że jesteśmy w danym wierzchołku na poczatku losujemy sobie dowolna stronę potem klikamy losowo w odnośniki po wielu kliknięciach prawdpodobieństwo jest dyktowane przez coś podobnego do stanu stacjonarnego w ważnych stronach jesteśmy z większym prawdopodobieństwem Pomysł: niech nasz losowy klikacz jeśli nie ma wyjścia z danej strony, zaczyna od nowa nawet jeśli wyjście jest to zaczyna od nowa z prawdopodobieństwem 1 α. Jak to przełożyć na modyfikację grafu? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 32 / 37

63 Interpretacja probabilistyczna Inne spojrzenie na proces obliczania stanu stacjonarnego ranga = prawdopodobieństwo, że jesteśmy w danym wierzchołku na poczatku losujemy sobie dowolna stronę potem klikamy losowo w odnośniki po wielu kliknięciach prawdpodobieństwo jest dyktowane przez coś podobnego do stanu stacjonarnego w ważnych stronach jesteśmy z większym prawdopodobieństwem Pomysł: niech nasz losowy klikacz jeśli nie ma wyjścia z danej strony, zaczyna od nowa nawet jeśli wyjście jest to zaczyna od nowa z prawdopodobieństwem 1 α. Jak to przełożyć na modyfikację grafu? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 32 / 37

64 Interpretacja probabilistyczna Inne spojrzenie na proces obliczania stanu stacjonarnego ranga = prawdopodobieństwo, że jesteśmy w danym wierzchołku na poczatku losujemy sobie dowolna stronę potem klikamy losowo w odnośniki po wielu kliknięciach prawdpodobieństwo jest dyktowane przez coś podobnego do stanu stacjonarnego w ważnych stronach jesteśmy z większym prawdopodobieństwem Pomysł: niech nasz losowy klikacz jeśli nie ma wyjścia z danej strony, zaczyna od nowa nawet jeśli wyjście jest to zaczyna od nowa z prawdopodobieństwem 1 α. Jak to przełożyć na modyfikację grafu? Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 32 / 37

65 Rozwiazanie Wyszukiwanie informacji Jak radzić sobie z okresowościa i brakiem silnej spójności? Mnożymy wagi istniejacych krawędzi przez α Z wierzchołków z których wychodza krawędzie dodajemy sztuczne krawędzie (z wagami 1 α n ) od każdego innego wierzchołka (w tym także pętle). Z wierzchołków z których nie wychodza krawędzie dodajemy sztuczne krawędzie (z wagami 1 n ) od każdego innego wierzchołka. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 33 / 37

66 Przykładowa modyfikacja Przed: Po: 1 α α + 1 α 2 Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 34 / 37

67 Własności Wyszukiwanie informacji Twierdzenie Po powyższej modyfikacji otrzymujemy graf silnie spójny i nieokresowy. Dowód Po pominięciu wag, otrzymany graf jest grafem pełnym. Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 35 / 37

68 Algorytm Wyszukiwanie informacji Algorytm Zaczynamy od R(u) = 1 n. W każdym kroku obliczamy R(P i ) = P j w ij R(P j ) = 1 α n + α P j nie ma odnosnikow R(P j) n + R(P j ) l j P j B i Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 36 / 37

69 Uwagi końcowe Wyszukiwanie informacji Google używa(ł) z α = Im większa wartość α, tym graf jest bliższy oryginalnemu: dla α = 0 otrzymujemy graf pełny (z ppb. 1/n na wszystkich krawędziach). Im mniejsza wartość α, tym szybsza zbieżność do stanu stacjonarnego Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 37 / 37

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa M. Czoków, J. Piersa 2012-01-10 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego 3 1 Łańcucha Markowa 2 Istnienie Szukanie stanu stacjonarnego

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Dane w postaci grafów Przykład: social network 3 Przykład: media network 4 Przykład: information network

Bardziej szczegółowo

Badanie struktury sieci WWW

Badanie struktury sieci WWW Eksploracja zasobów internetowych Wykład 1 Badanie struktury sieci WWW mgr inż. Maciej Kopczyński Białystok 214 Rys historyczny Idea sieci Web stworzona została w 1989 przez Tima BernersaLee z CERN jako

Bardziej szczegółowo

Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski. Dane w sieciach. (i inne historie) Marcin Bieńkowski

Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski. Dane w sieciach. (i inne historie) Marcin Bieńkowski Dane w sieciach (i inne historie) Marcin Bieńkowski Jak przechowywać dane w sieciach (strony WWW, bazy danych, ) tak, żeby dowolne ciągi odwołań do (części) tych obiektów mogły być obsłużone małym kosztem?

Bardziej szczegółowo

Edytor Edit+ - dodawanie zdjęć i. załączników. Instrukcja użytkownika

Edytor Edit+ - dodawanie zdjęć i. załączników. Instrukcja użytkownika Edytor Edit+ - dodawanie zdjęć i załączników Instrukcja użytkownika Maj 2015 SPIS TREŚCI SPIS TREŚCI... 2 Tworzenie zdjęć... 3 Tworzenie załączników... 6 Strona 2 z 10 Tworzenie zdjęć Aby dodać do strony

Bardziej szczegółowo

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek między wierzchołkami grafu. Instytut Informatyki 22 listopada 2015 Algorytm DFS w głąb Algorytm przejścia/przeszukiwania w głąb (ang. Depth First

Bardziej szczegółowo

Sposoby wyszukiwania multimedialnych zasobów w Internecie

Sposoby wyszukiwania multimedialnych zasobów w Internecie Sposoby wyszukiwania multimedialnych zasobów w Internecie Lidia Derfert-Wolf Biblioteka Główna Uniwersytetu Technologiczno-Przyrodniczego w Bydgoszczy e-mail: lidka@utp.edu.pl III seminarium z cyklu INFOBROKER:

Bardziej szczegółowo

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zad. 1 (12p.)Niech n 3k > 0. Zbadać jaka jest najmniejsza możliwa liczba krawędzi w grafie, który ma dokładnie n wierzchołków oraz dokładnie k składowych, z których

Bardziej szczegółowo

Tomasz Boiński: 1. Pozycjonowanie stron i zastosowanie mod_rewrite

Tomasz Boiński: 1. Pozycjonowanie stron i zastosowanie mod_rewrite Tomasz Boiński: 1 Pozycjonowanie stron i zastosowanie mod_rewrite Pozycjonowanie stron Promocja strony odbywa się poprzez umiejscowienie jej jak najwyżej w wynikach wyszukiwania Wyszukiwarki indeksują

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwarki stosują różne metody oceny stron i algorytmy oceniające za indeksowane strony różnią się w poszczególnych wyszukiwarkach, ale można

Wyszukiwarki stosują różne metody oceny stron i algorytmy oceniające za indeksowane strony różnią się w poszczególnych wyszukiwarkach, ale można Wyszukiwarki stosują różne metody oceny stron i algorytmy oceniające za indeksowane strony różnią się w poszczególnych wyszukiwarkach, ale można jednak wyróżnić 3 główne elementy, które brane są pod uwagę:

Bardziej szczegółowo

Internetowa strategia marketingowa

Internetowa strategia marketingowa Strategie Marketingowe Marketing Internetowy dr Grzegorz Szymański Internetowa strategia marketingowa Pozycjonowanie Jest to jedna z najskuteczniejszych i najtańszych metod reklamy w Internecie. Skuteczne

Bardziej szczegółowo

Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana

Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana Kodowanie i kompresja informacji - Wykład 2 1 marca 2010 Test na jednoznaczna dekodowalność Kod a jest prefiksem kodu b jeśli b jest postaci ax. x nazywamy

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa Matematyka dyskretna - 7.Drzewa W tym rozdziale zajmiemy się drzewami: specjalnym przypadkiem grafów. Są one szczególnie przydatne do przechowywania informacji, umożliwiającego szybki dostęp do nich. Definicja

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie informacji

Wyszukiwanie informacji Wyszukiwanie informacji Informatyka Temat 1 Krotoszyn, wrzesień 2015 r. 1 Informatyka 1 Przeszukiwanie zasobów internetowych Krotoszyn, 2015 r. Spis treści prezentacji 1. Wprowadzenie 2. Gdzie szukać informacji?

Bardziej szczegółowo

Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne

Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii

Bardziej szczegółowo

Pozycjonowanie stron w wyszukiwarkach internetowych. Szansa dla małych i średnich firm na konkurowanie z największymi

Pozycjonowanie stron w wyszukiwarkach internetowych. Szansa dla małych i średnich firm na konkurowanie z największymi Pozycjonowanie stron w wyszukiwarkach internetowych Szansa dla małych i średnich firm na konkurowanie z największymi Podstawowe informacje na temat pozycjonowania Według badań Search Engine Watch 81% internautów

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie boolowskie i strukturalne. Adam Srebniak

Wyszukiwanie boolowskie i strukturalne. Adam Srebniak Wyszukiwanie boolowskie i strukturalne Adam Srebniak Wyszukiwanie boolowskie W wyszukiwaniu boolowskim zapytanie traktowane jest jako zdanie logiczne. Zwracane są dokumenty, dla których to zdanie jest

Bardziej szczegółowo

1. Promocja sklepu. 1.1. Wysokość pozycjonowania.

1. Promocja sklepu. 1.1. Wysokość pozycjonowania. 1. Promocja sklepu Według Forrester Research ponad 80 proc. użytkowników sieci wykorzystuje wyszukiwarki internetowe do dotarcia do informacji dotyczących produktów i usług. Przeciętny internauta częściej

Bardziej szczegółowo

Wokół wyszukiwarek internetowych

Wokół wyszukiwarek internetowych Wokół wyszukiwarek internetowych Bartosz Makuracki 23 stycznia 2014 Przypomnienie Wzór x 1 = 1 d N x 2 = 1 d N + d N i=1 p 1,i x i + d N i=1 p 2,i x i. x N = 1 d N + d N i=1 p N,i x i Oznaczenia Gdzie:

Bardziej szczegółowo

Internet wyszukiwarki internetowe

Internet wyszukiwarki internetowe Internet wyszukiwarki internetowe 1. WYSZUKIWARKI INTERNETOWE to doskonały sposób na znalezienie potrzebnych informacji w Internecie. Najpopularniejsze wyszukiwarki to: http://www.google.pl/ http://www.netsprint.pl/

Bardziej szczegółowo

Drzewa rozpinajace, zbiory rozłaczne, czas zamortyzowany

Drzewa rozpinajace, zbiory rozłaczne, czas zamortyzowany , 1 2 3, czas zamortyzowany zajęcia 3. Wojciech Śmietanka, Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński rozpinajace, 1 2 3 rozpinajace Mamy graf nieskierowany, ważony, wagi większe od 0. Chcemy wybrać taki podzbiór

Bardziej szczegółowo

Księgarnia internetowa Lubię to!» Nasza społeczność

Księgarnia internetowa Lubię to!» Nasza społeczność Kup książkę Poleć książkę Oceń książkę Księgarnia internetowa Lubię to!» Nasza społeczność SPIS TREŚCI Drodzy Uczniowie!........................................... 5 Rozdział 1. Bezpieczne posługiwanie

Bardziej szczegółowo

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów Wykład 3. Własności grafów 1 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2). 2 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2).

Bardziej szczegółowo

8. Neuron z ciągłą funkcją aktywacji.

8. Neuron z ciągłą funkcją aktywacji. 8. Neuron z ciągłą funkcją aktywacji. W tym ćwiczeniu zapoznamy się z modelem sztucznego neuronu oraz przykładem jego wykorzystania do rozwiązywanie prostego zadania klasyfikacji. Neuron biologiczny i

Bardziej szczegółowo

Internet, jako ocean informacji. Technologia Informacyjna Lekcja 2

Internet, jako ocean informacji. Technologia Informacyjna Lekcja 2 Internet, jako ocean informacji Technologia Informacyjna Lekcja 2 Internet INTERNET jest rozległą siecią połączeń, między ogromną liczbą mniejszych sieci komputerowych na całym świecie. Jest wszechstronnym

Bardziej szczegółowo

Poradnik SEO. Ilu z nich szuka Twojego produktu? Jak skutecznie to wykorzystać?

Poradnik SEO. Ilu z nich szuka Twojego produktu? Jak skutecznie to wykorzystać? Poradnik SEO Poradnik SEO Internet to najszybciej rozwijające się medium. W Polsce jest już 15 mln użytkowników, ponad 90% z nich używa wyszukiwarki Google. Dziennie użytkownicy zadają ponad 130 milionów

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 2. INTERNET. Lekcja 5. Temat: Przeglądanie stron internetowych

ROZDZIAŁ 2. INTERNET. Lekcja 5. Temat: Przeglądanie stron internetowych ROZDZIAŁ 2. INTERNET Lekcja 5. Przeglądanie stron internetowych.................21 Lekcja 6. Wyszukiwanie informacji w internecie...............24 Lekcja 7. Gry w internecie...........................26

Bardziej szczegółowo

INTERNET - NOWOCZESNY MARKETING

INTERNET - NOWOCZESNY MARKETING STRONA INTERNETOWA TO JUŻ ZBYT MAŁO! INTERNET ROZWIJA SIĘ Z KAŻDYM DNIEM MÓWIMY JUŻ O: SEM Search Engine Marketing, czyli wszystko co wiąże się z marketingiem internetowym w wyszukiwarkach. SEM jest słowem

Bardziej szczegółowo

Materiały do projektów dostępne w Internecie

Materiały do projektów dostępne w Internecie Internet pełen jest treści, których użycie może znacznie uatrakcyjnić lekcje. Podpowiadamy, jak je znaleźć i nie narazić się przy tym na zarzuty o łamanie prawa. Często przygotowując się do lekcji czy

Bardziej szczegółowo

Metody Programowania

Metody Programowania POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Metody Programowania www.pk.edu.pl/~zk/mp_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 8: Wyszukiwanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy mrówkowe w dynamicznych problemach transportowych

Algorytmy mrówkowe w dynamicznych problemach transportowych y w dynamicznych problemach transportowych prof. dr hab Jacek Mandziuk MiNI, PW 3 czerwca 2013 Cel pracy Zbadanie zachowania algorytmu go zwykłego oraz z zaimplementowanymi optymalizacjami dla problemów

Bardziej szczegółowo

PageRank i HITS. Mikołajczyk Grzegorz

PageRank i HITS. Mikołajczyk Grzegorz PageRank i HITS Mikołajczyk Grzegorz PageRank Metoda nadawania indeksowanym stronom internetowym określonej wartości liczbowej, oznaczającej jej jakość. Algorytm PageRank jest wykorzystywany przez popularną

Bardziej szczegółowo

Algorytmiczna teoria grafów

Algorytmiczna teoria grafów Przedmiot fakultatywny 20h wykładu + 20h ćwiczeń 21 lutego 2014 Zasady zaliczenia 1 ćwiczenia (ocena): kolokwium, zadania programistyczne (implementacje algorytmów), praca na ćwiczeniach. 2 Wykład (egzamin)

Bardziej szczegółowo

MATERIAŁY - udostępnianie materiałów dydaktycznych w sieci SGH

MATERIAŁY - udostępnianie materiałów dydaktycznych w sieci SGH MATERIAŁY - udostępnianie materiałów dydaktycznych w sieci SGH SPIS TREŚCI i EKRANÓW WSTĘP Ekran1: Wstęp. Logowanie Ekran2: Strona początkowa UDOSTEPNIONE MATERIAŁY Ekran3: Dostępne materiały Ekran4: Zawartość

Bardziej szczegółowo

Algorytm dyskretnego PSO z przeszukiwaniem lokalnym w problemie dynamicznej wersji TSP

Algorytm dyskretnego PSO z przeszukiwaniem lokalnym w problemie dynamicznej wersji TSP Algorytm dyskretnego PSO z przeszukiwaniem lokalnym w problemie dynamicznej wersji TSP Łukasz Strąk lukasz.strak@gmail.com Uniwersytet Śląski, Instytut Informatyki, Będzińska 39, 41-205 Sosnowiec 9 grudnia

Bardziej szczegółowo

Procesy Markowa zawdzięczają swoją nazwę ich twórcy Andriejowi Markowowi, który po raz pierwszy opisał problem w 1906 roku.

Procesy Markowa zawdzięczają swoją nazwę ich twórcy Andriejowi Markowowi, który po raz pierwszy opisał problem w 1906 roku. Procesy Markowa zawdzięczają swoją nazwę ich twórcy Andriejowi Markowowi, który po raz pierwszy opisał problem w 1906 roku. Uogólnienie na przeliczalnie nieskończone przestrzenie stanów zostało opracowane

Bardziej szczegółowo

Podręcznik użytkownika Publikujący aplikacji Wykaz2

Podręcznik użytkownika Publikujący aplikacji Wykaz2 Podręcznik użytkownika Publikujący aplikacji Wykaz2 TiMSI Sp z o o ul Czapli 63, 02-781 Warszawa tel : +48 22 644 86 76, fax: +48 22 644 78 52 NIP: 951-19-39-800 Sąd Rejonowy dla mst Warszawy w Warszawie,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV

Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV Algorytmy grafowe Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów

Bardziej szczegółowo

Co to jest pozycjonowanie stron internetowych? Dlaczego warto pozycjonować strony internetowe?

Co to jest pozycjonowanie stron internetowych? Dlaczego warto pozycjonować strony internetowe? Co to jest pozycjonowanie stron internetowych? Pozycjonowanie to wszelkie działania mające na celu podniesienie pozycji strony internetowej, na określone słowa kluczowe, w wyszukiwarce Google. Dlaczego

Bardziej szczegółowo

Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe.

Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe. Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe. Autor: Mariusz Sasko Promotor: dr Adrian Horzyk Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Cele pracy 3. Rozwiązanie 3.1. Robot

Bardziej szczegółowo

Odkrywanie niewidzialnych zasobów sieci

Odkrywanie niewidzialnych zasobów sieci Odkrywanie niewidzialnych zasobów sieci Lidia Derfert-Wolf Biblioteka Główna Uniwersytetu Technologiczno-Przyrodniczego w Bydgoszczy II seminarium z cyklu INFOBROKER: Wyszukiwanie i przetwarzanie cyfrowych

Bardziej szczegółowo

1. Logowanie się do panelu Adminitracyjnego

1. Logowanie się do panelu Adminitracyjnego Spis treści 1. Logowanie się do panelu Adminitracyjnego...1 2. Tworzenie i zarządzenie kategoriami...4 2.1 Nawigowanie po drzewie kategorii...5 2.2 Tworzenie kategorii...6 2.3 Usuwanie kategorii...9 3.

Bardziej szczegółowo

7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie

7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie 7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 7. wteoria Krakowie) drzew - spinanie i przeszukiwanie

Bardziej szczegółowo

Jak pisać publikacje naukowe? Nie o naukowej, a technicznej stronie pisania artykułu

Jak pisać publikacje naukowe? Nie o naukowej, a technicznej stronie pisania artykułu XXVIII Letnia Szkoła Naukowa Metodologii Nauk Empirycznych Zakopane, 12-14.05.2014 Jak pisać publikacje naukowe? Nie o naukowej, a technicznej stronie pisania artykułu Maciej Zaborowicz Instytut Inżynierii

Bardziej szczegółowo

Facebook, Nasza klasa i inne. www.facebook.com. podstawowe informacje o serwisach społeczności internetowych. Cz. 2. Facebook

Facebook, Nasza klasa i inne. www.facebook.com. podstawowe informacje o serwisach społeczności internetowych. Cz. 2. Facebook Facebook, Nasza klasa i inne podstawowe informacje o serwisach społeczności internetowych Cz. 2. Facebook www.facebook.com Facebook to drugi najczęściej wykorzystywany portal społecznościowy w Polsce i

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA? /9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

Bardziej szczegółowo

Sieci komputerowe. Wykład 0: O czym jest ten przedmiot. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski

Sieci komputerowe. Wykład 0: O czym jest ten przedmiot. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe Wykład 0: O czym jest ten przedmiot Marcin Bieńkowski Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 0 1 / 17 Wprowadzenie Co o sieci wie sama sieć Sieć

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój

Bardziej szczegółowo

KATEGORIA OBSZAR WIEDZY

KATEGORIA OBSZAR WIEDZY Moduł 7 - Usługi w sieciach informatycznych - jest podzielony na dwie części. Pierwsza część - Informacja - wymaga od zdającego zrozumienia podstawowych zasad i terminów związanych z wykorzystaniem Internetu

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów Metody numeryczne materiały do wykładu dla studentów. Metody dokładne rozwiązywania układów równań liniowych.. Układy równań o macierzach trójkątnych.. Metoda eliminacji Gaussa.3. Metoda Gaussa-Jordana.4.

Bardziej szczegółowo

SI w procesach przepływu i porządkowania informacji. Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu

SI w procesach przepływu i porządkowania informacji. Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu SI w procesach przepływu i porządkowania informacji Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu Początki SI John MC Carthy prekursor SI Alan Thuring pomysłodawca testu na określenie inteligencji maszyn Powolny

Bardziej szczegółowo

ZNACZNIKI META. Znacznik META

ZNACZNIKI META. Znacznik META ZNACZNIKI META Znacznik META element dokumentu HTML dostarczający informacji niewidocznych dla użytkowników, lecz istotnych z punktu widzenia odbiorców dokumentu przeglądarek i serwisów wyszukiwawczych

Bardziej szczegółowo

W kolejnym etapie wypełniamy wszystkie pola formularza (rys. 3) potrzebne do utworzenia konta pocztowego

W kolejnym etapie wypełniamy wszystkie pola formularza (rys. 3) potrzebne do utworzenia konta pocztowego Jak stworzyć wizytówkę firmy w Google Maps? Tworzenie wizytówki Google odbywa się w trzech etapach: 1. Założenie konta pocztowego w Google 2. Stworzenie wizytówki w Google Maps 3. Publikacja wizytówki

Bardziej szczegółowo

Scenariusz zajęć WARSZTATY KOMPUTEROWE DLA NAUCZYCIELI. Autor: Maciej Lisak-Zbroński. 1. Grupa: Nauczyciele (uczący różnych przedmiotów)

Scenariusz zajęć WARSZTATY KOMPUTEROWE DLA NAUCZYCIELI. Autor: Maciej Lisak-Zbroński. 1. Grupa: Nauczyciele (uczący różnych przedmiotów) 1. Grupa: Nauczyciele (uczący różnych przedmiotów) 2. Zagadnienie: Internet jako ważne źródło informacji w pracy nauczyciela 3. Temat: Wyszukiwanie informacji w Internecie 4. Czas trwania: 2 godz. lekcyjne

Bardziej szczegółowo

Spis Treści. 1. Wprowadzenie. 2. Dlaczego warto wykorzystywać linki sponsorowane? 3. Zasady współpracy. 4. Cennik

Spis Treści. 1. Wprowadzenie. 2. Dlaczego warto wykorzystywać linki sponsorowane? 3. Zasady współpracy. 4. Cennik Spis Treści 1. Wprowadzenie 2. Dlaczego warto wykorzystywać linki sponsorowane? 3. Zasady współpracy. 4. Cennik 5. Korzyści płynące ze współpracy z nami? 6. Słownik Wprowadzenie Popularność linków sponsorowanych

Bardziej szczegółowo

#1 Wartościowa treść. #2 Słowa kluczowe. #3 Adresy URL

#1 Wartościowa treść. #2 Słowa kluczowe. #3 Adresy URL #1 Wartościowa treść Treść artykułu powinna być unikatowa (algorytm wyszukiwarki nisko ocenia skopiowaną zawartość, a na strony zawierające powtórzoną treść może zostać nałożony filtr, co skutkuje spadkiem

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Twierdzenie 2.1 Niech G będzie grafem prostym

Bardziej szczegółowo

Algorytmy mrówkowe. Plan. » Algorytm mrówkowy» Warianty» CVRP» Demo» Środowisko dynamiczne» Pomysł modyfikacji» Testowanie

Algorytmy mrówkowe. Plan. » Algorytm mrówkowy» Warianty» CVRP» Demo» Środowisko dynamiczne» Pomysł modyfikacji» Testowanie Algorytmy mrówkowe w środowiskach dynamicznych Dariusz Maksim, promotor: prof. nzw. dr hab. Jacek Mańdziuk 1/51 Plan» Algorytm mrówkowy» Warianty» CVRP» Demo» Środowisko dynamiczne» Pomysł modyfikacji»

Bardziej szczegółowo

SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.

SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki. SPÓJNOŚĆ Graf jest spójny, gdy dla każdego podziału V na dwa rozłączne podzbiory A i B istnieje krawędź z A do B. Definicja równoważna: Graf jest spójny, gdy każde dwa wierzchołki są połączone ścieżką

Bardziej szczegółowo

Sieci komputerowe. Wykład 12: Sieci peer-to-peer. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski

Sieci komputerowe. Wykład 12: Sieci peer-to-peer. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe Wykład 12: Sieci peer-to-peer Marcin Bieńkowski Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 12 1 / 36 Wprowadzenie Do tej pory mówiliśmy o architekturze

Bardziej szczegółowo

Skróty sieciowe. Krishna Tateneni Yves Arrouye Polskie tłumaczenie: Suse Polska Aktualny opiekun tłumaczenia: Marcin Kocur

Skróty sieciowe. Krishna Tateneni Yves Arrouye Polskie tłumaczenie: Suse Polska Aktualny opiekun tłumaczenia: Marcin Kocur Krishna Tateneni Yves Arrouye Polskie tłumaczenie: Suse Polska Aktualny opiekun tłumaczenia: Marcin Kocur 2 Spis treści 1 Skróty sieciowe 4 1.1 Wprowadzenie....................................... 4 1.2

Bardziej szczegółowo

WEJŚCIE DO SYSTEMU Wejdź na stronę www.unippm.pl

WEJŚCIE DO SYSTEMU Wejdź na stronę www.unippm.pl WEJŚCIE DO SYSTEMU Wejdź na stronę www.unippm.pl Stronę można przeglądać jako gość. Nie trzeba się logować, aby móc przeglądać serwis - szukać i słuchać muzyki. WYSZUKIWANIE Aby rozpocząć wyszukiwanie

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. MIN 2016 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL miejsce na naklejkę EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I DATA: 17

Bardziej szczegółowo

Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu

Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: wtorek

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych.

Algorytmy i struktury danych. Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Krzysztof M. Ocetkiewicz Krzysztof.Ocetkiewicz@eti.pg.gda.pl Katedra Algorytmów i Modelowania Systemów, WETI, PG Problem plecakowy mamy plecak o określonej pojemności

Bardziej szczegółowo

TECHNOLOGIA INFORMACYJNA

TECHNOLOGIA INFORMACYJNA KATEDRASYSTEMÓWOBLICZENIOWYCH TECHNOLOGIA INFORMACYJNA 1. Podstawy Zajęcia opierają się na wykorzystaniu dostępnych zasobów sprzętowych (serwery) oraz rozwiązań programowych (platforma uczelniana, systemy

Bardziej szczegółowo

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) 16.01.2003 Algorytmy i Struktury Danych PIŁA ALGORYTMY ZACHŁANNE czas [ms] Porównanie Algorytmów Rozwiązyjących problem TSP 100 000 000 000,000 10 000 000

Bardziej szczegółowo

Gra Labirynt Zajęcia 5

Gra Labirynt Zajęcia 5 Gra Labirynt Zajęcia 5 Cel zajęć: Zaprogramowanie duszków-skarbów, aby zniknęły po dotknięciu przez bohatera. Dodanie ostatnich plansz gry i zaprogramowanie zakończenia gry. Przekazywane umiejętności:

Bardziej szczegółowo

SEO / SEM PREZENTACJA OFERTY

SEO / SEM PREZENTACJA OFERTY SEO / SEM PREZENTACJA OFERTY 1CONTENT 2 Zajmujemy się marketingiem internetowym. Zdobywaliśmy doświadczenie w znanych firmach pcozycjonerskich oraz agencjach interaktywnych. Wypracowaliśmy własne metody

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują

Bardziej szczegółowo

Kurs: ECDL Usługi w sieciach informatycznych poziom podstawowy

Kurs: ECDL Usługi w sieciach informatycznych poziom podstawowy Kurs: ECDL Usługi w sieciach informatycznych poziom podstawowy Opis: W tym module uczestnicy szkolenia poznają podstawowe pojęcia związanie z Internetem, programy służące do przeglądania zasobów sieci

Bardziej szczegółowo

PROGRAM NAUCZANIA DLA ZAWODU TECHNIK INFORMATYK, 351203 O STRUKTURZE PRZEDMIOTOWEJ

PROGRAM NAUCZANIA DLA ZAWODU TECHNIK INFORMATYK, 351203 O STRUKTURZE PRZEDMIOTOWEJ PROGRAM NAUCZANIA DLA ZAWODU TECHNIK INFORMATYK, 351203 O STRUKTURZE PRZEDMIOTOWEJ Systemy baz danych 1. 2 Wstęp do baz danych 2. 2 Relacyjny model baz danych. 3. 2 Normalizacja baz danych. 4. 2 Cechy

Bardziej szczegółowo

Algorytmy sortujące i wyszukujące

Algorytmy sortujące i wyszukujące Algorytmy sortujące i wyszukujące Zadaniem algorytmów sortujących jest ułożenie elementów danego zbioru w ściśle określonej kolejności. Najczęściej wykorzystywany jest porządek numeryczny lub leksykograficzny.

Bardziej szczegółowo

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego. . Metoda eliminacji. Treść wykładu i ich macierze... . Metoda eliminacji. Ogólna postać układu Układ m równań liniowych o n niewiadomych x 1, x 2,..., x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21

Bardziej szczegółowo

POZYCJONOWANIE STRON INTERNETOWYCH (SEO)

POZYCJONOWANIE STRON INTERNETOWYCH (SEO) POZYCJONOWANIE STRON INTERNETOWYCH (SEO) Nasza oferta różni się od ofert innych firm pozycjonujących. W Polsce firmy pozycjonujące strony przygotowują zestaw słów kluczowych pod które przygotowują pozycjonowanie.

Bardziej szczegółowo

Ty i Google. Niezbędnik dla początkującego

Ty i Google. Niezbędnik dla początkującego Ty i Google Niezbędnik dla początkującego Podstawowe usługi... Jedno konto, wszystkie usługi Jeśli założysz konto w serwisie google masz wtedy dostęp do wszystkich jego funkcji, również tych zaawansowanych.

Bardziej szczegółowo

Skrócona instrukcja obsługi

Skrócona instrukcja obsługi Web of Science Skrócona instrukcja obsługi ISI WEB OF KNOWLEDGE SM Można przeszukiwać ponad 9 00 czasopism w ponad językach z różnych dziedzin nauk ścisłych, społecznych i humanistycznych, aby znaleźć

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jarosław Forenc

dr inż. Jarosław Forenc Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia stacjonarne I stopnia Rok akademicki 2009/2010 Wykład nr 8 (29.01.2009) dr inż. Jarosław Forenc Rok akademicki

Bardziej szczegółowo

Ranking wyników na bazie linków

Ranking wyników na bazie linków Eksploracja zasobów internetowych Wykład 4 Ranking wyników na bazie linków mgr inż. Maciej Kopczyński Białystok 2014 Wstęp Poznane do tej pory mechanizmy sortowania istotności zwróconych wyników bazowały

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Marketing internetowy

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Marketing internetowy Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Marketing internetowy Dr Leszek Gracz Uniwersytet Szczeciński 25 marca 2015 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL O czym dzisiaj będziemy mówić

Bardziej szczegółowo

Projektowanie stron WWW

Projektowanie stron WWW Projektowanie stron WWW Projektowanie stron WWW, podobnie jak tworzenie wstępnego zarysu książki, planowanie czy malowanie, może być czasami bardzo złożonym procesem. Wcześniejsze opracowanie ogólnego

Bardziej szczegółowo

Rys.2.1. Drzewo modelu DOM [1]

Rys.2.1. Drzewo modelu DOM [1] 1. CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jest przedstawienie możliwości wykorzystania języka JavaScript do tworzenia interaktywnych aplikacji działających po stronie klienta. 2. MATERIAŁ NAUCZANIA 2.1. DOM model

Bardziej szczegółowo

Instrukcja dla Kandydatów na staż w Projekcie SIMS

Instrukcja dla Kandydatów na staż w Projekcie SIMS Instrukcja dla Kandydatów na staż w Projekcie SIMS Narodowe Centrum Badań i Rozwoju ul. Nowogrodzka 47a 00-695 Warszawa Warszawa, 28 czerwca 2013 r. Spis treści Rejestracja na staż instrukcja dla Kandydatów...2

Bardziej szczegółowo

Instrukcja 3wcms najważniejsze funkcje

Instrukcja 3wcms najważniejsze funkcje Instrukcja 3wcms najważniejsze funkcje Spis: Dodawanie nowego dokumentu Edycja dokumentu Dodawanie dokumentu do menu Dodawanie grafiki do dokumentu Dodawanie grafiki głównej Lista dokumentów Operacje na

Bardziej szczegółowo

Marketing w wyszukiwarkach, wyniki organiczne i sponsorowane

Marketing w wyszukiwarkach, wyniki organiczne i sponsorowane Marketing w wyszukiwarkach, wyniki organiczne i sponsorowane 1 Strona wyników wyszukiwania (SERP) Strona wyników wyszukiwania to dwa obszary: PPC i SEO. Tworzą one jeden ekosystem i są współzależne, mimo,

Bardziej szczegółowo

ISBN 978-83-62480-53-1

ISBN 978-83-62480-53-1 Tomasz Grzyb Skuteczne Pozycjonowanie Numer 1 w wyszukiwarkach T o m a s z G r z y b : S k u t e c z n e p o z y c j o n o w a n i e 3 Copyright by Tomasz Grzyb & e-bookowo 2011 ISBN 978-83-62480-53-1

Bardziej szczegółowo

AquaLingua PORADNIK UŻYTKOWNIKA

AquaLingua PORADNIK UŻYTKOWNIKA AquaLingua PORADNIK UŻYTKOWNIKA WPROWADZENIE DOSTĘP POPRZEZ LISTĘ TEMATÓW DOSTĘP POPRZEZ WYSZUKIWARKĘ (WYSZUKIWANIE) PRZEGLĄDANIE RYSUNKÓW 1/6 WPROWADZENIE Strona AQUALINGUA pozwala Użytkownikowi na przeglądanie

Bardziej szczegółowo

World Wide Web? rkijanka

World Wide Web? rkijanka World Wide Web? rkijanka World Wide Web? globalny, interaktywny, dynamiczny, wieloplatformowy, rozproszony, graficzny, hipertekstowy - system informacyjny, działający na bazie Internetu. 1.Sieć WWW jest

Bardziej szczegółowo

Kampania linków sponsorowanych Google Adwors

Kampania linków sponsorowanych Google Adwors Kampania linków sponsorowanych Google Adwors Sens istnienia każdego serwisu internetowego realizuje się poprzez odwiedzających go Użytkowników. Nawet najbardziej funkcjonalny i efektowny serwis stanie

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe metoda sympleks

Programowanie liniowe metoda sympleks Programowanie liniowe metoda sympleks Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2012 1 / 12

Bardziej szczegółowo

Podręcznik użytkownika. Użytkownik niezalogowany

Podręcznik użytkownika. Użytkownik niezalogowany Podręcznik użytkownika Użytkownik niezalogowany 2011 1 2 Zawartość 1. Kategorie... 5 1.1. Wstęp... 5 2. Artykuły... 6 2.1. Widok artykułu... 6 3. Zamówienia publiczne... 9 3.1. Przeglądanie zamówieo publicznych...

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jarosław Forenc

dr inż. Jarosław Forenc Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia stacjonarne I stopnia Rok akademicki 2010/2011 Wykład nr 7 (24.01.2011) dr inż. Jarosław Forenc Rok akademicki

Bardziej szczegółowo

neadoo don't be invisible REKLAMY NA YouTube

neadoo don't be invisible REKLAMY NA YouTube REKLAMY NA Youtube trochę statystyk na dobry początek : ma ponad miliard użytkowników to prawie jedna trzecia wszystkich osób korzystających z internetu. Nasi widzowie oglądają codziennie setki milionów

Bardziej szczegółowo

Primo wyszukiwarka naukowa

Primo wyszukiwarka naukowa Primo wyszukiwarka naukowa Wyszukiwarka Primo to uniwersalne narzędzie do jednoczesnego przeszukiwania wszystkich zasobów bibliotecznych, zarówno tradycyjnych jak i elektronicznych. Pozwala szybko dotrzeć

Bardziej szczegółowo

5.4. Tworzymy formularze

5.4. Tworzymy formularze 5.4. Tworzymy formularze Zastosowanie formularzy Formularz to obiekt bazy danych, który daje możliwość tworzenia i modyfikacji danych w tabeli lub kwerendzie. Jego wielką zaletą jest umiejętność zautomatyzowania

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Informatyki

Wstęp do Informatyki Wstęp do Informatyki Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 4 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Wstęp do Informatyki Wykład 4 1 / 1 DZIELENIE LICZB BINARNYCH Dzielenie

Bardziej szczegółowo

1 Automaty niedeterministyczne

1 Automaty niedeterministyczne Szymon Toruńczyk 1 Automaty niedeterministyczne Automat niedeterministyczny A jest wyznaczony przez następujące składniki: Alfabet skończony A Zbiór stanów Q Zbiór stanów początkowych Q I Zbiór stanów

Bardziej szczegółowo

Memeo Instant Backup Podręcznik Szybkiego Startu

Memeo Instant Backup Podręcznik Szybkiego Startu Wprowadzenie Memeo Instant Backup pozwala w łatwy sposób chronić dane przed zagrożeniami cyfrowego świata. Aplikacja regularnie i automatycznie tworzy kopie zapasowe ważnych plików znajdujących się na

Bardziej szczegółowo

Data wydania: 2013-06-12. Projekt współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego

Data wydania: 2013-06-12. Projekt współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego Wersja 1.0 Projekt współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki Tytuł dokumentu: Dokumentacja dla niezalogowanego użytkownika

Bardziej szczegółowo