Strukturalne podobieństwo dokumentów hipertekstowych
|
|
- Aniela Mazurkiewicz
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przemysław KZIENKO trukturalne podobeństwo dokumentów hpertekstowych Cechą charakterystyczną dokumentów hpertekstowych są odsyłacze które tworzą strukturę systemu hpertekstowego. Zakładaąc że odsyłacze nosą ze sobą nformacę o powązanach semantycznych mędzy dokumentam zaproponowano wykorzystać elementy struktury do wyznaczena podobeństwa pomędzy dokumentam hpertekstowym. W pracy przedstawono cztery nowe funkce podobeństwa strukturalnego które mogą okazać sę szczególne przydatne w hpermedalnym systeme WWW. W funkcach tych wykorzystano możlwość automatycznego określena rodzau odsyłaczy podzału na odsyłacze semantyczne nawgacyne. Zaprezentowano także obszary zastosowań funkc podobeństwa strukturalnego szczególne przy wyszukwanu nformac w sec WWW. Lnks are the specfc feature of hypertext documents and the prmary part of hypertext structure. The mportant nformaton about semantc relatons between documents s encaulated wthn them. Ths nformaton can be used to pont out smlarty functon. In the paper four new structure smlarty functons were descrbed. They can be usefull n the WWW envronment. The automatc lnk type detecton was utlzed n these functons (semantc and navgatonal lnks can be dstngushed). mlarty functon applcaton areas were presented as well. 1. WPROWZENIE Elementem charakterystycznym dokumentów hpertekstowych odróżnaącym go od nnych rodzaów dokumentów są odsyłacze. Tworzą one strukturę systemu hpertekstowego. Łącząc dokumenty równocześne nosą ze sobą nformace o zwązkach semantycznych pomędzy dokumentam. Garzotto Paoln chwabe [6] twerdzą że odsyłacze pełną w systeme hpertekstowym dwe podstawowe role: reprezentacyną (umuąc prezentuąc relace mędzy porcam nformac w tekśce) oraz nawgacyną (obemuąc śceżk poruszana sę użytkownka po systeme). Ne rzadko te dwe role przenkaą sę nawzaem czasem są rozdzelone. Ten drug przypadek występue w sytuacach w których stneące zwązk medzy poszczególnym rodzaam nformac umeszczonym w różnych dokumentach są neodpowedne dla konkretne koncepc nawgac po systeme ustalone przez autorów to znaczy odsyłacze służące wyłączne poruszanu sę mogą łączyć ze sobą dokumenty o słabszych zwązkach semantycznych.
2 Welu autorów [ ] borąc pod uwagę dwe wymenone zasadncze role (reprezentacyną nawgacyną) ake odgrywaą odsyłacze w systemach hpertekstowych rozróżna dwa główne typy odsyłaczy: emantyczne (znaczenowe) czyl bazuące na treśc maące za zadane wązać dokumenty meszczące sę w te same lub pokrewne tematyce. Organzacyne czyl odsyłaące których głównym celem est leza (szybsza łatwesza) nawgaca po systeme. W zwązku z tym bywaą one także nazywane nawgacynym [9]. Na podstawe badań Haas Grams [7] można stwerdzć że dla hpertekstowego środowska WWW z dużym prawdopodobeństwem (ponad 80%) można automatyczne rozróżnć odsyłacze nawgacyne od semantycznych. 2. ELEMENTY YTEMU HIPERTEKTOWEGO kończony zbór wszystkch dokumentów hpertekstowych E wraz ze zborem L E wszystkch odsyłaczy wychodzących z dokumentów należących do E tworzą parę ( E L E ) którą nazwmy środowskem hpertekstowym. Zauważmy przy tym że w środowsku otwartym (takm est np. zbór stron WWW) odsyłacze ze zboru L E wychodzą zawsze z dokumentu d E ednak prowadzą one do dokumentu d ze zboru E - gdze - to zbór dokumentów ne należących do E reprezentuących dokumenty eszcze lub uż nestneące tzn. odsyłacze mogą prowadzć do dokumentów nestneących. W tak określonym środowsku hpertekstowym można wydzelć kolekcę hpertekstową będącą parą (L) taką że E zaś L L E est zborem wszystkch odsyłaczy ze zboru L E dla których dokument początkowy należy do. 3. ZŁOŻENI L FUNKCJI POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO Traktuąc odsyłacze ako główne źródło nformac o podobeństwe dokumentów można opracować funkcę podobeństwa strukturalnego (odsyłacze tworzą strukturę systemu hpertekstowego). Przymmy pewne założena przy wyznaczanu funkc podobeństwa strukturalnego. W funkc te będą uwzględnane: a) Lczba odsyłaczy łączących oba dokumenty (odsyłacze bezpośredne). b) Lczba wszystkch odsyłaczy które wychodzą z obu dokumentów. Pozwala to na ważene odsyłaczy łączących dokumenty. Waga est wększa wtedy gdy są to e-
3 dyne odsyłacze występuące w tych dokumentach; mnesza - gdy są one ednym z welu. c) Lczba rodza bezpośrednch wspólnych potomków przodków (w ramach kolekc poza ną). d) Rodza odsyłaczy według podzału na semantyczne nawgacyne przymuąc że odsyłacze semantyczne lepe nż nawgacyne odzwercedlaą podobeństwo tematyczne mędzy dokumentam. Załóżmy także że zborem wartośc funkc podobeństwa est przedzał [01]. 4. PIERWOTNE POOBIEŃTWO TRUKTURLNE Ponże zostały przedstawone cztery werse funkc podobeństwa które nazwmy perwotnym podobeństwem strukturalnym. Oznaczono e kolenym welkm lteram alfabetu tzn. B C oraz. Wszystke (prócz wers ) bazuą na odsyłaczach łączących dokumenty w ramach kolekc hpertekstowe (w ramach zboru ) czyl tych dla których dokument początkowy końcowy należy do zboru. Chcąc zwększyć przerzystość zapsu oznaczmy funkcę perwotnego podobeństwa strukturalnego mędzy dwoma dokumentam d d oblczoną wg wers ako (d d ) wg wers B ako (d d ). B (d d ) wg wers C C (d d ) a wg wers 4.1. WERJ PIERWOTNEGO POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO Funkca podobeństwa (d d ) opera sę na znormalzowane średne arytmetyczne lczby odsyłaczy prowadzących z ednego dokumentu do drugego dla których oblczamy wartość perwotnego podobeństwa strukturalnego. Normalzaca dokonue sę przez podzelene przez lczbę wszystkch odsyłaczy wychodzących z obu dokumentów do nnych dokumentów w ramach kolekc : 1 + > > = > ( ) = 0 0 d d 2 (1) 1 2 0
4 gdze: względna lczba odsyłaczy z d do d ; lczba wszystkch odsyłaczy Funkcę wychodzących z dokumentu d a prowadzących do nnych dokumentów w ramach dane kolekc : (d d ) można traktować ako średną arytmetyczną podobeństw mędzy d d oraz w drugą stronę: mędzy d d. Jest to średna arytmetyczna funkc Chena [3] lczona w obe strony. zęk temu uzyskue sę symetrę funkc. Wartośc (d d ) zaweraą sę w przedzale [01] poneważ 0 a 0. Wadą wers est to że w przypadku gdy ne stneą odsyłacze w drugą stronę (tzn. =0 >0 lub >0 =0) a sytuaca taka bardzo często sę zdarza w systemach hpertekstowych (zwłaszcza w przypadku stron WWW) wtedy eden z ułamków w perwszym werszu ma wartość 0 zaś drug est dzelony przez 2. W efekce eżel stnee odsyłacz mędzy dokumentem d oraz d (a nawet wtedy gdy est ch dużo) lecz ne ma odsyłacza w drugą stronę to tak wartość perwotnego podobeństwa strukturalnego ne może przekroczyć ½. Względna lczba odsyłaczy określa lczbę odsyłaczy łączących dwa dokumenty ale z uwzględnenem ch rodzau tzn. odsyłacze semantyczne mogą być ważnesze od odsyłaczy nawgacynych czyl: gdze: = s lczba odsyłaczy semantycznych z d do d ; + λ (2) s n n lczba odsyłaczy nawgacynych z d do d ; λ współczynnk określaący znaczene odsyłaczy nawgacynych λ [01]. zęk λ możlwe est regulowane znaczena odsyłaczy nawgacynych. W przypadku λ=1 tracmy zupełne rozróżnene na odsyłacze nawgacyne semantyczne. la λ=0 odsyłacze nawgacyne są pomane. Wydae sę że współczynnk λ pownen być racze blższy eden nż zero. Przemawa za tym spostrzeżene że odsyłacze nawgacyne także nosą ze sobą nformacę o powązanach tematycznych mędzy dokumentam (oczywśce waga take nformac est mnesza nż w przypadku odsyłaczy semantycznych). Wynka to z tego że autor poprzez umeszczene odsyłacza nawgacynego przewdue ż użytkownk zanteresowany danym dokumentem rów-
5 neż będze zanteresowany dokumentem do którego prowadz ten odsyłacz [13]. Oba dokumenty są węc podobne z punktu wdzena potrzeb nformacynych Po uwzględnenu (2) we wzorze (1) otrzymuemy: s n s 1 + λ + λ + 2 s n 1 + λ ( ) = d d 2 s n 1 + λ 2 0 Jeżel s n. = =0 czyl gdy odsyłacze łączące d oraz d ze sobą są odsyłaczam nawgacynym wtedy odsyłacze są semantyczne. s (d d ) ma wartość λ razy mneszą nż wtedy gdy wszystke 4.2. WERJ B PIERWOTNEGO POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO Funkca B (d d ) est zmodyfkowaną postacą funkc (d d ): + dla + B ( d d ) = +. 0 dla + Podobne ak w przypadku [01]. (d d ) zbór wartośc funkc B (d d ) to przedzał zęk wyelmnowanu współczynnka ½ przed ułamkem uzyskue sę to że perwotne podobeństwo strukturalne może nawet osągnąć wartość eden mmo tego że ne będą stneć odsyłacze w obe strony mędzy dokumentem d oraz d. Uwzględnaąc mnesze znaczene odsyłaczy nawgacynych w stosunku do semantycznych czyl stosuąc wzór (2) do powyższego otrzymuemy: s n s n ( + λ ) + ( + λ ) dla + B ( d d ) = + 0 dla WERJ C PIERWOTNEGO POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO W wers oraz B funkc perwotnego podobeństwa strukturalnego ne były uwzględnone gęstośc odsyłaczy. Jeżel mędzy dokumentem d oraz d stnee eden odsyłacz semantyczny ( =1) w drugą stronę także est eden odsyłacz semantyczny ( =1) oraz z każdego z tych dokumentów ne wychodzą nne odsyłacze
6 ( = =1) wtedy (d d )= B (d d )=1. okumenty są maksymalne podobne do sebe. Tyle samo wynosą wartośc perwotnego podobeństwa strukturalnego dla obu wers B (tzn. 1) w sytuac gdy mędzy dokumentam est po pęć odsyłaczy ( = =5) ponowne ne wychodzą z nch nne odsyłacze ( = =5). Gęstość odsyłaczy uwzględnono w defnc funkc C (d d ): + sp max C ( d d ) = max 0 max gdze: max maksymalna lczba odsyłaczy łączących dwa dokumenty należące do kolekc tzn. max = max{ + : d d }. Normalzaca (manownk ułamka) następue tuta ne względem lczby odsyłaczy wychodzących z dokumentów mędzy którym lczymy podobeństwo lecz względem maksymalne lczby odsyłaczy łączących akekolwek dwa dokumenty w kolekc czyl max. Zbór wartośc funkc C (d d ) to przedzał [01] poneważ max +. Jeżel max =0 to w kolekc ne występuą odsyłacze mędzy dokumentam kolekca ta w ogóle ne posada charakteru hpertekstowego. tosuąc wzór (2) do powyższego otrzymuemy: s n s + λ + + λ C ( d d ) = max 0 n ( ) ( ) max max WERJ PIERWOTNEGO POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO Poprzedne werse postac funkc perwotnego podobeństwa strukturalnego t. B oraz C uwzględnały edyne (w lcznku) odsyłacze łączące ze sobą bezpośredno dokument d oraz d. Jednakże uż wele lat temu przy opracowywanu różnych funkc podobeństwa zwązanych ze wzaemnym cytowanem w tekstach naukowych dostrzeżono że dokumenty które cytuą te same nne dokumenty nawet eżel ne cytuą sebe nawzaem są do sebe podobne. Można założyć że podobna hpoteza est słuszna dla środowska hpertekstowego. Rozróżnmy dwa przypadk: 1. Poneważ dwa dokumenty d oraz d wskazuą na ten sam nny dokument (cytuą go) d k węc d oraz d są do sebe podobne (wspóln potomkowe - dzec).
7 2. okument d k wskazue zarówno na dokument d ak d węc dokumenty d oraz d są do sebe podobne (wspóln przodkowe - rodzce); dokumenty są współcytowane. W perwszym punkce uwzględnane są odsyłacze które nazwmy pośrednm odsyłaczam cytowana. W drugm występuą pośredne odsyłacze współcytowana. Na rys. 1 przedstawona est kolekca dokumentów tekstowych (zbór ) wraz z odsyłaczam (zbór L) czyl kolekca hpertekstowa (L). Przykładem perwszego przypadku na tym rysunku est dokument 1 (d ) oraz 6 (d ) które wskazuą na ten sam dokument 2 (d k ). Może zastneć równeż taka sytuaca w które dokument d k ne należy do kolekc czyl d k ( E )\. Na przykład odsyłacze z dokumentu 10 oraz 11 prowadzą do dokumentu 22 leżącego poza zborem grupowane kolekc. rug przypadek to 8 (d k ) z którego prowadzą odsyłacze zarówno do dokumentu 4 (d ) ak 9 (d ). Tuta także może zastneć sytuaca w które dokument wskazuący na te mędzy którym oblczane est podobeństwo czyl d k leży poza zborem ednak ne może to być element zboru. Przykładem tego est dokument 23 ne należący do kolekc posadaący odsyłacze do dokumentu 6 oraz 10. Intucyne można domnemywać że podobeństwo wynkaące tylko z stnena pośrednch odsyłaczy cytowana współcytowana pownno meć mnesze znaczene (wagę) nż podobeństwo które est zwązane z odsyłaczam bezpośredno łączącym dwa dokumenty (cytowane sebe nawzaem). W zwązku z tym proponue sę wprowadzene współczynnka ważnośc pośrednch odsyłaczy cytowana współcytowana µ (µ [01]) zmneszaącego ch wagę (znaczene) w stosunku do odsyłaczy bezpośredno łączących dwa dokumenty. Przy opracowywanu funkc perwotnego podobeństwa strukturalnego ' (d d ) oparto sę na wers B. Jako element normalzac lczby odsyłaczy pośrednch cytowana bezpośrednch łączne przyęto lczbę wszystkch odsyłaczy wychodzących z dokumentów d oraz d czyl odpowedno. Różnca mędzy które występuą w wers B a polega na tym że te ostatne uwzględnaą także odsyłacze prowadzące do dokumentów spoza kolekc (zbór dokumentów końcowych tych odsyłaczy to E a ne tylko ). o normalzac pośrednch odsyła-
8 czy współcytowana wykorzystano lczbę wszystkch odsyłaczy wychodzących ze wspólnych dla d d przodków-rodzców (zbór o lcznośc ). W efekce powstał wzór: ( d d ) = µ ( ) + + dla dla gdze: (3) względna lczba wszystkch pośrednch odsyłaczy cytowana wychodzących z dokumentu d względem dokumentu d ; względna lczba wszystkch pośrednch odsyłaczy współcytowana prowadzących do dokumentu d względem dokumentu d. Względne lczby odsyłaczy cytowana współcytowana można wyrazć za pomocą wzorów analogcznych do (2): s n s n = + λ = + λ (4) s n gdze: lczba odpowedno semantycznych nawgacynych pośrednch odsyłaczy cytowana z dokumentu d względem dokumentu d ; s n lczba odpowedno semantycznych nawgacynych pośrednch odsyłaczy współcytowana dokumentu d względem dokumentu d. tosuąc do (3) wzory (2) oraz (4) otrzymuemy: s s n n s s s s + + λ ( + ) + µ ( ) + + n n n n ( ) = + ( ) d d µ λ dla dla MOYFIKCJE WERJI PIERWOTNEGO POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO W wększośc środowsk hpertekstowych w tym także w systeme WWW pełna nformaca o odsyłaczach est umeszczana w treśc dokumentu. Maąc dostęp do pełne treśc posada sę węc także możlwość wykorzystana nformac semantyczne którą nosą ze sobą odsyłacze. W zwązku z tym ustalene wspólnych potomków-dzec poprzez porównane adresów węzłów docelowych odsyłaczy ne nastrę-
9 cza wększych problemów. by ednak wyznaczyć wspólnych przodków-rodzców oblczyć lczby odpowednch odsyłaczy z nch wychodzących ( ) należy meć dostęp do treśc owych przodków. Jest to możlwe wtedy gdy grupowaną kolekcą est pewen zamknęty system hpertekstowy np. system autorsk lub poedynczy serws nformacyny WWW. Poważny problem poawa sę ednak wtedy gdy kolekcą hpertekstową (L) będze część wększego środowska np. zbór stron WWW zwróconych przez wyszukwark nternetowe (część całego systemu WWW). Jak uzyskać w takm przypadku nformacę o treśc przodków? Wymaga to przeceż ustalena które dokumenty z całego środowska hpertekstowego (całego systemu WWW) wskazuą na dane dwe strony należące do kolekc. Należy węc dotrzeć do stron (dokumenty d k ) które w swoe treśc zaweraą odsyłacze do stron dla których oblczane est podobeństwo (adresy URL strony d oraz d ). W tym celu należy zadać wyszukwarkom pytane q 1 składaące sę loczynu logcznego adresów URL strony d (adresurl ) oraz d (adresurl ) traktowanych ako słowa kluczowe 1 : q 1 = adresurl adresurl. Już na tym etape poawa sę trudność zwązana z różną postacą adresów URL. Na strone mogą występować adresy względne które dopero w połączenu z adresem serwera daą pełny adres URL. W adrese może występować (albo ne) nazwa plku na serwerze WWW. W tym drugm przypadku serwer przymue pewne wartośc domyślne 2. Istneą także alternatywne nazwy zareestrowane w serwerach nazw domen (N) różne dla tego samego serwera WWW 3. W konsekwenc należałoby zadać ne pytane q 1 a racze zbór pytań zaweraący wszystke możlwe kombnace postac adresu adresurl z wszystkm możlwym postacam adresu adresurl. Po uzyskanu odpowedz z wyszukwark należy pobrać z sec Internet treść stron zwróconych ako odpowedź wyszukwarek aby potwerdzć czy rzeczywśce posadaą one odsyłacze do dwóch nteresuących nas stron. Jeżel nezbędnym est uzyskane macerzy podobeństw to wtedy konecznym est zadane po ednym pytanu skerowanym do wyszukwarek dla każde pary dokumentów z kolekc (problem różnych postac adresów URL został tuta pomnęty).
10 ae to łączne N = 2 N ( N 1) 2 pytań do wyszukwarek gdze: N to lczba dokumentów w kolekc. Zachodz tuta także koneczność uzyskana treśc welu stron zwróconych ako odpowedz na te pytana. Można to optymalzować t. zadawać pytane o każdą stronę (q 2 = adresurl ) czyl zadać tylko N pytań wśród treśc stron których adresy są podane w odpowedz szukać tych które zaweraą adres adresurl. Ne est ednak pewne czy będze to rozwązane szybsze nż zadane perwszego pytana q 1 gdyż prawdopodobne koneczne będze pobrane treśc wększe lczby stron. W zwązku z powyższym można zredukować wzór (3) poprzez usunęce z nego lczb tych odsyłaczy które są zwązane ze wspólnym przodkam współcytowanem. W wynku tego powstane nowa wersa funkc perwotnego podobeństwa strukturalnego: ( d d ) = µ ( + ) + dla dla + + Podobne ak w przypadku pozostałych wers zbór wartośc funkc przedzał [01]. Po uwzględnenu (2) oraz (4) otrzymuemy: d d = ( ) s n s n s n s n ( + λ ) + ( + λ ) + µ ( + λ + + λ ) WŁNOŚCI PIERWOTNEGO POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO dla dla. (5) (d d ) to + + Na rys. 1 przedstawono kolekcę dokumentów hpertekstowych dla których oblczono param wartośc funkc podobeństwa dla różnych wers te funkc ( B C n n s oraz ). Założono że wszystke odsyłacze maą charakter semantyczny czyl = =0 co oznacza że = zaś =. Przy ustalanu wartośc podobeństwa dla wers C koneczne było określene wartośc max która dla te kolekc wynos 5 (lczba odsyłaczy mędzy dokumentam 6 7). la wers oblczeń dokonano wg wzoru (5) przy współczynnku µ=0.8. s
11 : B: : : B: : : B: C: : : B: C: : : B: C: : : B: C: : : B: : : B: : : B: : : B: : : B: : : B: C: : : B: C: : : B: : : B: C: : Kolekca dokumentów wydzelonych ze środowska otwartego Rys. 1. Kolekca dokumentów hpertekstowych z oblczonym wartoścam funkc perwotnego podobeństwa strukturalnego. Odsyłacze bezpośredne (łączące dwa dokumenty należące do kolekc ) narysowane są lną cągłą. Odsyłacze oznaczone lną przerywaną to te które borą udzał edyne w oblczanu podobeństwa (d d ) prowadzą do dokumentów ne należących do kolekc. ą to odsyłacze: (416) (517) (624) (918) (1022) (1122) (1221) (1220) (1320) (1419).
12 Odsyłacze które w ogóle ne były uwzględnane przy oblczanu wartośc funkc perwotnego podobeństwa strukturalnego (dla żadne wers) zostały oznaczone lną kropkowaną. otyczy to odsyłaczy prowadzących do nnych częśc tego samego dokumentu (z d do d ) oraz prowadzące z dokumentów ne należących do kolekc do dokumentów do kolekc należących. ą to odsyłacze: (66) (77) (153) (251) (236) (2310). la funkc podobeństwa oblczane wg wers w kolekc z rys. 1 stnee (d d )>0 dla nektórych takch par (d d ) przy których podobeństwo lczone według pozostałych wers est równe 0. Jest to zwązane z tym że ne ma odsyłaczy bezpośredno łączących dokumenty w take parze ( = =0). Mędzy dokumentem 10 oraz 11 wartość perwotnego podobeństwa strukturalnego (1011)=0.8 zaś (1011)= (1011)= (1011)=0. Istnee węce podobnych nezerowych B C perwotnych podobeństw strukturalnych lczonych wg wers nezaznaczonych na rysunku: (38)=0.2; (13)=0.267 (58)=0.267; (16)=0.267; (79)=0.32; (35)=0.267 (813)=0.4; (36)=0.533; (814)= la dokumentów 3 oraz 8 pośredne odsyłacze cytowana prowadzą nawet do dwóch różnych nnych dokumentów 4 oraz 7. Jeżel dla dwóch dokumentów d d ne stneą bezpośredne 4 ( = =0) an pośredne 5 ( = = =0) odsyłacze e łączące wtedy = (d d )= (d d )= (d d )=0. B C Jeżel oblczane est podobeństwo danego dokumentu d do nego samego wtedy otrzymuemy: ( d ) (d d ). Wynka to z tego że odsyłacze odnoszące sę do nnych częśc tego samego dokumentu są pomane w procese oblczana perwotnego podobeństwa strukturalnego dla wszystkch ego wers. W zwązku z tym lcznk ułamków maą wartość 0. Perwotne podobeństwo strukturalne spełna warunek symetr t. (d d )= (d d ) dla wszystkch wers oraz (także dla wszystkch wers) ne spełna warunku trókąta (ops odpowednch warunków est zawarty w [4 11]).
13 W przecweństwe do nnych propozyc podobeństwa strukturalnego zawartych w lteraturze (zobacz przeglądy w [10 11]) perwotne podobeństwo strukturalne uwzględna gęstość odsyłaczy w dokumentach dla których dokonue sę oblczeń. Perwotne podobeństwo strukturalne spełna węc założena zawarte w pkt. 3. Werse B C spełnaą punkty a) b) d) zaś wersa dodatkowo punkt c). Zborem wartośc perwotnego podobeństwa strukturalnego est przedzał [01]. 6. ZTOOWNIE FUNKCJI POOBIEŃTW TRUKTURLNEGO Podobeństwo dokumentów est szeroko stosowane w wyszukwanu nformac. Jest ono szczególne stotne w automatycznym przetwarzanu ogromnego otwartego szybko rozwaącego sę środowska WWW. Borodn nn [2] wykorzystal e w analze odsyłaczy (hypertext lnk analyss) którą zastosowal następne do wyszukwana nformac. W pracy [11] opsaną tuta funkcę perwotnego podobeństwa strukturalnego w wers ze wzoru (5) w połączenu z podobeństwem tekstowym zastosowano do grupowana dokumentów w szczególnośc do tworzena herarch grup - stron WWW będących wynkem wyszukwana w wyszukwarkach nternetowych. Podobeństwo strukturalne ma także stotne znaczene przy automatyczne klasyfkac zwłaszcza przy tworzenu katalogów a także w rankngach czego przykładem est edna z nalezych wyszukwarek - Google. 7. POUMOWNIE Odsyłacze są w dokumentach hpertekstowych naturalnym źródłem podobeństwa mędzy dokumentam. O ch znaczenu śwadczy duża lczba artykułów naukowych zwązanych z odsyłaczam w środowsku WWW a także ch komercyne wykorzystane. Prowadzone są także prace zwązane ze zdefnowanem nowych standardów dla odsyłaczy w systemach hpermedalnych czego przykładem est XLnk - ęzyk odesłań dla dokumentów XML opublkowany czerwcu 2001 [12]. Oczywśce do wyznaczana podobeństwa - oprócz odsyłaczy - można także wykorzystać nne nośnk nformac ak: treść tekstową popularność umescowene lub w przypadku dokumentów hpermedalnych - elementy multmedalne [10]. Naleze rezultaty dae ednak połączene welu źródeł nformac.
14 8. LITERTUR [1] Baron L Tague-utclffe J. Knnucan M.T. Carey T.: Labeled typed lnks as cues when readng hypertext documents. Journal of the mercan ocety for Informaton cence Volume 47 Number 12 ecember 1996 s [2] Borodn. Roberts G.O. Rosenthal J.. Tsaparas P.: Fndng uthortes and Hubs From Lnk tructures on the World Wde Web. The Tenth Internatonal World Wde Web Conference Proceedngs [3] Chen C.: tructurng and vsualsng the WWW by generalsed smlarty analyss. W: Bernsten M. Carr L. Østerbye K. (eds.): Hypertext 97. The Egth CM Conference on Hypertext Unversty of outhampton UK CM Press 1997 s [4] ąbrowsk M. Laus-Mączyńska K.: Metody wyszukwana klasyfkac nformac. Wydawnctwa Naukowo-Technczne; Warszawa [5] Fre H.P. teger.: The use of semantc lnks n hypertext nformaton retreval. Informaton Processng & Management Vol. 31 No s [6] Garzotto F. Paoln P. chwabe.: HM - Model-Based pproach to Hypertext pplcaton esgn. CM Transactons on Informaton ystems Vol. 11 No. 1 January 1993 s [7] Haas.W. Grams E..: Page and lnk classfcatons: connectng dverse resources. W: Proceedngs of the Thrd CM Conference on gtal Lbrares June Pttsburgh P U CM Press 1998 s [8] Kazenko P.: truktura hpertekstu a struktura systemu WWW. Zagadnena Informac Naukowe Nr 2 (72) 1998 s ftp://ftp.zs.pwr.wroc.pl/publcatons/kazenko/zin1998. [9] Kazenko P.: Rodzae stron odsyłaczy w systeme WWW. Informatyka Nr 2 Luty 1999 s ftp://ftp.zs.pwr.wroc.pl/publcatons/kazenko/informatyka2-99. [10] Kazenko P.: Źródła podobeństwa stron WWW. W: MI Multmedalne ecowe ystemy Informacyne. Materały konferencyne pod red. Cz. anłowcza. Ofcyna Wydawncza Poltechnk Wrocławske Wrocław 2000 s
15 [11] Kazenko P.: Grupowane dokumentów hpertekstowych na podstawe drzewa maksymalnych przepływów. Praca doktorska. Raport Zakładu ystemów Informacynych Poltechnk Wrocławske PRE [12] Kazenko P.: XLnk - the Future of ocument Lnkng. Proceedngs of the 23 rd Internatonal Conference IT 2001 eptember [13] Ptkow J.Proll P.: Lfe death and lawfulness on the electronc fronter. W: teven P. (ed.): CHI 97: Conference Proceedngs on Human Factors n Computng ystems tlanta Georga March CM/ddson-Wesley 1997 s utor: Przemysław Kazenko Zakład ystemów Informacynych Wydzał Informatyk Zarządzana Poltechnka Wrocławska emal: kazenko@pwr.wroc.pl WWW: 1 Odpowedz wyszukwarek będą nestety przyblżone gdyż ne obemuą one całego środowska hpertekstowego. Wg różnych badań poedyncza wyszukwarka ne pokrywa węce nż 40-50% całego systemu WWW [11]. 2 zwykle est to ndex.html lub default.html ale ne zawsze 3 Na przykład wszystke adresy: wskazuą na ten sam dokument w sec WWW. 4 t. dla wers B oraz C 5 dla wers
RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH
Stansław KOWALIK e-mal: skowalk@wsb.edu.pl Wyższa Szkoła Bznesu Dąbrowa Górncza RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Streszczene Praca dotyczy nekooperacynych sekwencynych ger dwuosobowych o sume
Grupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery
Rozdzał 44 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery Streszczene. Popularność ęzyka XML oraz ego powszechne użyce spowodowały rozwó systemów przechowuących dokumenty XML.
Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).
Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne
Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych
dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m
Podstawy teorii falek (Wavelets)
Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc
Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH
PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I
Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za
ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO
Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana
Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I
Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za
11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.
/22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:
Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup
Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT
Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch
Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym
Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna
rzykład.. Kratownca dwukrotne statyczne newyznaczana oecene: korzystaąc z metody sł wyznaczyć sły w prętach ponższe kratowncy. const Rozwązane zadana rozpoczynamy od obczena stopna statyczne newyznaczanośc
Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj
1. Komfort cieplny pomieszczeń
1. Komfort ceplny pomeszczeń Przy określanu warunków panuących w pomeszczenu używa sę zwykle dwóch poęć: mkroklmat komfort ceplny. Przez poęce mkroklmatu wnętrz rozume sę zespół wszystkch parametrów fzycznych
Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne
Instrukca do ćwczeń laboratorynych z przedmotu: Badana operacyne Temat ćwczena: Problemy rozkrou materałowego, zagadnena dualne Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny Wydzał Inżyner Mechanczne Mechatronk
WikiWS For Business Sharks
WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace
Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x
Wykład z Podsaw maemayk dla sudenów Inżyner Środowska Wykład 8. CŁKI NIEOZNCZONE Defnca (funkca perwona) Nech F es funkcą perwoną funkc f na przedzale I, eżel F '( ) f ( ) dla każdego I. Udowodnć, że funkce
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera
Wocech Grega, Metody Optymalzac 7 Wykład VII: Warunk Kuhna-Tuckera 7 Warunk koneczne stnena ekstremum Rozważane est zadane z ogranczenam nerównoścowym w postac: mn F( x ) x X X o F( x ), o { R x : h n
Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.
Mnster Edukacj arodowej Pan Katarzyna HALL Mnsterstwo Edukacj arodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 arszawa Dna 03 czerwca 2009 r. TEMAT: Propozycja zmany art. 30a ustawy Karta auczycela w forme lstu otwartego
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej
Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że
Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam
Sortowanie szybkie Quick Sort
Sortowane szybke Quck Sort Algorytm sortowana szybkego opera sę na strateg "dzel zwycęża" (ang. dvde and conquer), którą możemy krótko scharakteryzować w trzech punktach: 1. DZIEL - problem główny zostae
Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.
Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane
W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.
Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno
Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.
Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Spis treści
ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Sps treśc. JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI.... DWUCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI... 8 3. TESTY ZAŁOŻEŃ W ANALIZIE WARIANCJI... 3 3.. Test normalnośc... 4 3. Test Bartleta ednorodnośc
Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej
Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody
Proces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],
STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:
Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Plan wykładu. Sztuczne sieci neuronowe. Neuronu dyskretny. Neuron dyskretny (perceptron prosty)
Plan wykładu Dzałane neuronu dyskretnego warstwy neuronów dyskretnych Wykład : Reguły uczena sec neuronowych. Sec neuronowe ednokerunkowe. Reguła perceptronowa Reguła Wdrowa-Hoffa Reguła delta ałgorzata
2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
IDENTYFIKACJA POWIĄZAŃ POMIĘDZY KATEGORIAMI WIKIPEDII Z UŻYCIEM MIAR PODOBIEŃSTWA ARTYKUŁÓW
STUDIA INFORMATICA 2013 Volume 34 Number 2A (111) Julan SZYMAŃSKI, Marcn DEPTUŁA, Henryk KRAWCZYK Poltechnka Gdańska, Wydzał Elektronk, Telekomunkac Informatyk, Katedra Archtektury Systemów Komputerowych
Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych
Ćwczene 10. Metody eksploracj danych Grupowane (Clusterng) 1. Zadane grupowana Grupowane (ang. clusterng) oznacza grupowane rekordów, obserwacj lub przypadków w klasy podobnych obektów. Grupa (ang. cluster)
BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp
Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Statystyka. Zmienne losowe
Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu
Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne
ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych
Prawdopodobieństwo geometryczne
Prawdopodobeństwo geometryczne Przykład: Przestrzeń zdarzeń elementarnych określona jest przez zestaw punktów (x, y) na płaszczyźne wypełna wnętrze kwadratu [0 x ; 0 y ]. Znajdź p-stwo, że dowolny punkt
5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model
Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu
Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego
Zmodyfkowana technka programowana dynamcznego Lech Madeysk 1, Zygmunt Mazur 2 Poltechnka Wrocławska, Wydzał Informatyk Zarządzana, Wydzałowy Zakład Informatyk Wybrzeże Wyspańskego 27, 50-370 Wrocław Streszczene.
Sztuczne sieci neuronowe
Sztuczne sec neuronowe Jerzy Stefanowsk Plan wykładu 1. Wprowadzene 2. Model sztucznego neuronu. 3. Topologe sec neuronowych 4. Reguły uczena sec neuronowych. 5. Klasyfkaca sec neuronowych. 6. Sec warstwowe
Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badana operacyne w logstyce zarządzanu produkcą cz. I Andrze Woźnak Nowy Sącz Komtet Redakcyny doc. dr Zdzsława Zacłona przewodncząca, prof. dr hab. nż. Jarosław
5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych
NAFTA-GAZ styczeń 2011 ROK LXVII Anna Rembesa-Śmszek Instytut Nafty Gazu, Kraków Andrzej Wyczesany Poltechnka Krakowska, Kraków Zastosowane symulatora ChemCad do modelowana złożonych układów reakcyjnych
Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)
Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz
Analiza alternatywnych systemów zaopatrzenia w energię budynków na etapie przygotowania inwestycji zgodnie z wymaganiami art. 5 Dyrektywy UE/91/2002
NARODOWA AGNCJA POSZANOWANIA NRGII S.A. ul. Śwętokrzyska 20, 00-002 Warszawa tel. (0-22) 50 54 661, fax (0-22) 825 86 70 Analza alternatywnych systemów zaopatrzena w energę budynków na etape przygotowana
ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO
Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 6, Nr 2/22 Wydzał Zarządzana Admnstrac Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Z a r z ą d z a n e f n a n s e Rafał Prońko ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany
ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
Analiza rezerw na niewypłacone odszkodowania i świadczenia z tytułu ubezpieczeń pozostałych osobowych i majątkowych w oparciu o trójkąty szkód
URZĄD KOMSJ NADZORU UBEZPEZEŃ FUNDUSZY EMERYTALNYH Analza rezerw na newypłacone odszkodowana śwadczena z tytułu ubezpeczeń pozostałych osobowych maątkowych w oparcu o trókąty szkód Departament Systemów
I. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Diagonalizacja macierzy kwadratowej
Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an
Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie
Proste modele ze złożonym zachowanem czyl o chaose 29 kwetna 2014 Komputer jest narzędzem coraz częścej stosowanym przez naukowców do ukazywana skrzętne ukrywanych przez naturę tajemnc. Symulacja, obok
XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne
XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadane teoretyczne Rozwąż dowolne rzez sebe wybrane dwa sośród odanych nże zadań: ZADANIE T Nazwa zadana: Protony antyrotony A. Cząstk o mase równe mase rotonu, ale
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 29 września 2014 r.
Komsa Egzamnacyna dla Aktuaruszy LXVIII Egzamn dla Aktuaruszy z 29 wrześna 14 r. Część I Matematyka fnansowa WERSJA TESTU A Imę nazwsko osoby egzamnowane:... Czas egzamnu: 0 mnut 1 1. W chwl T 0 frma ABC
D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów
Kraków 01.10.2015 D Archwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów Procedura Archwzacj Prac Dyplomowych jest realzowana zgodne z zarządzenem nr 71/2015 Rektora Unwersytetu Rolnczego m. H. Kołłątaja
PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Krzysztof Dmytrów * Marusz Doszyń ** Unwersytet Szczecńsk PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA
Pomiary dawek promieniowania wytwarzanego w liniowych przyspieszaczach na użytek radioterapii
Pomary dawek promenowana wytwarzanego w lnowych przyspeszaczach na użytek radoterap Włodzmerz Łobodzec Zakład Radoterap Szptala m. S. Leszczyńskego w Katowcach Cel radoterap napromenene obszaru PTV zaplanowaną,
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013
ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)
Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.
Metoda wyznaczania najtańszych 1-diagnozowalnych struktur opiniowania diagnostycznego
BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 7, 2002 Metoda wyznaczana natańszych -dagnozowalnych struktur opnowana dagnostycznego Roman KULESZA Zakład Automatyk, Instytut Automatyk Robotyk WAT, ul. Kalskego
Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI
Rola nformatyk w naukach ekonomcznych społecznych Innowace mplkace nterdyscyplnarne redakca ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI Wydawnctwo Wyższe Szkoły Handlowe Kelce 2011 Publkaca wydrukowana została zgodne z materałem
Weryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE
ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE Wocech BOŻEJKO Zdzsław HEJDUCKI Marusz UCHROŃSKI Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy przedstawono metodę wykorzystana harmonogramów powykonawczych
Zadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem:
Zadane 1 Udowodnj, że CAUS PRAM Załóżmy przetwarzane przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu hstor hv zachodz zatem: O OW O OW x X p j o O o1 o2 o1 o2 o1 j o2 ( o1 = w( x) v o2 = r( x) v) o1 o2 ( o1 o o2)
WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO
WSKAŹNIK OCENY SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO Dagmara KARBOWNICZEK 1, Kazmerz LEJDA, Ruch cała człoweka w samochodze podczas wypadku drogowego zależy od sztywnośc nadwoza
Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru
Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru
Dotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012)
30/04! 2012 PON 13: 30! t FAX 22 55 99 910 PKPP Lewatan _..~._. _., _. _ :. _._..... _.. ~._..:.l._.... _. '. _-'-'-'"." -.-.---.. ----.---.-.~.....----------.. LEWATAN Pol~ka KonfederacJa Pracodawcow
METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
ELEKTROCHEMIA. ( i = i ) Wykład II b. Nadnapięcie Równanie Buttlera-Volmera Równania Tafela. Wykład II. Równowaga dynamiczna i prąd wymiany
Wykład II ELEKTROCHEMIA Wykład II b Nadnapęce Równane Buttlera-Volmera Równana Tafela Równowaga dynamczna prąd wymany Jeśl układ jest rozwarty przez elektrolzer ne płyne prąd, to ne oznacza wcale, że na
Programowanie Równoległe i Rozproszone
Programowane Równoległe Rozproszone Wykład Programowane Równoległe Rozproszone Lucjan Stapp Wydzał Matematyk Nauk Informacyjnych Poltechnka Warszawska (l.stapp@mn.pw.edu.pl) /38 PRR Wykład Chcemy rozwązać
Statystyka Inżynierska
Statystyka Inżynerska dr hab. nż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE Zmenna losowa, Funkcja rozkładu, Funkcja gęstośc, Dystrybuanta, Charakterystyk zmennej, Funkcje
Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1
Rozkład dwupunktowy Zmenna losowa przyjmuje tylko dwe wartośc: wartość 1 z prawdopodobeństwem p wartość 0 z prawdopodobeństwem 1- p x p 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa
Ile wynosi suma miar kątów wewnętrznych w pięciokącie?
1 Ile wynos suma mar kątów wewnętrznych w pęcokące? 1 Narysuj pęcokąt foremny 2 Połącz środek okręgu opsanego na tym pęcokące ze wszystkm werzchołkam pęcokąta 3 Oblcz kąty każdego z otrzymanych trójkątów
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 2014 część 2 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,
MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Adam Mchczyńsk W roku 995 grupa nstytucj mędzynarodowych: ISO Internatonal Organzaton for Standardzaton (Mędzynarodowa Organzacja Normalzacyjna),
STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU
Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc
Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH
Analza danych Analza danych welowymarowych. Regresja lnowa. Dyskrymnacja lnowa. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH Parę zmennych losowych X, Y możemy