Systemy Wyszukiwania Informacji
|
|
- Irena Czerwińska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Systemy Wyszukiwania Informacji METODA LIST PROSTYCH OPRACOWALI: Marcin Dzięgielewski Marcin Karwiński 1
2 INDEKS SŁOWO WSTĘPNE... 3 OPIS METODY, PRZYGOTOWANIE KARTOTEKI WYSZUKIWAWCZEJ... 4 JAK PRZEBIEGA WYSZUKIWANIE ODPOWIEDZI NA PYTANIE W METODZIE LIST PROSTYCH... 8 PRZYKŁAD MODYFIKACJE METODY LIST PROSTYCH PRZYKŁAD PARAMETRY METODY LIST PROSTYCH WNIOSKI
3 SŁOWO WSTĘPNE Obok ciężkiej pracy fizycznej wymiana i składowanie informacji należy do najważniejszych czynników postępu cywilizacyjnego ludzkości. Stąd przykładano zawsze wielka wagę do rozwoju technik przekazywania informacji (począwszy od starożytności, a nawet czasów neandertalczyka). Ale obecny rozwój cywilizacyjny doprowadził do paradoksalnej sytuacji, w której człowiek, niegdyś spragniony informacji, dziś nie jest w stanie skonsumować ich olbrzymiego strumienia. Po prostu niemozliwe jest objęcie umysłem i "przetrawienie" dostępnych z różnorakich źródeł informacji. Stąd naglącą stała się potrzeba selekcji informacji dla potrzeb poszczególnych ludzi. Niezbędnym warunkiem dla możliwości selekcji jest permanentna dostępność źródeł poszczególnych informacji (przykładowo Internet czy system bazodanowy banku). Ale sama dostępność informacji nie jest warunkiem wystarczającym. Konieczny jest też element aktywny: możliwość poszukiwania i znalezienia interesującej informacji. Tę rolę pełnią od lat stale doskonalone metody wyszukiwania informacji i organizacji jej w systemach informacyjnych. Jednak wraz z dynamicznym wzrostem popularności technik informatycznych pojawiło sie coraz więcej użytkowników nieprofesjonalnych. W chwili obecnej zawodowi programiści, czy też ogólniej osoby, których wykształcenie związane jest choćby pośrednio z informatyką, stanowią już mniejszość wśród osób korzystających z usług globalnej sieci. Jednocześnie jednak wiedza i umiejętności techniczne - w szczególności zaś dobra znajomość zasad działania narzędzi takich jak przeglądarki, systemy wyszukiwawcze, czy też chociażby serwery HTTP - stają się coraz bardziej przydatne, a w niektórych przypadkach wręcz niezbędne, do efektywnego odnajdywania potrzebnych użytkownikowi informacji w różnorakich systemach. Główną tego przyczyną wydaje się być zwiększająca sie w bardzo szybkim tempie liczba dostawców informacji, co w połączeniu z niezbyt wysoką jakością i aktualnością dostępnych katalogów i narzędzi wyszukiwawczych powoduje, iż proces odnajdywania danych bywa czasami dość skomplikowany i czasochłonny. Obecnie używane systemy wyszukiwania informacji mają swoje korzenie w systemach przeszukiwania klasycznych baz danych (systemy klasyczne do których między innymi należy metoda list prostych). Dzieki temu są zwykle dość efektywne w indeksowaniu i grupowaniu informacji, nawet pełnotekstowej, jednakże nie są skuteczne w interpretacji potrzeb informacyjnych użytkownika końcowego. Są także stosunkowo proste do implementacji, toteż wielu programistów sięga po te stare i sprawdzone metody. Dodatkowo w wielu przypadkach interfejsy użytkownika w jakie wyposażono te systemy są bardzo niskiej jakości, zaś możliwości specyfikacji kryteriów wyszukiwania jakie są przez nie udostepniane wydają się być bardziej odpowiednie dla prostych i krótkich (mało rozbudowanych) baz pełnotekstowych, niż dla bogatego środowiska informacyjnego w którym działają. Wiekszość ludzi postrzega obecne systemy informacyjne nie jako całkowicie nowe narzędzie, ale raczej jako elektroniczną wersję jednego z do tej pory istniejących systemów archiwizacji i dystrybucji informacji. Nie ma w tym nic dziwnego - w procesie edukacji uczeni byliśmy jak do tej pory jedynie posługiwania się klasycznymi systemami, wykształcenie to zaś na tyle silnie wpływa na nasze zachowanie, że instynktownie traktujemy je jako naturalne. Kiedy korzystamy z systemu, traktujemy go zwykle jak książkę, lub bazę danych, czy też gazetę, wreszcie używamy jednej z wielu innych metafor, które są dla nas znajome. Wybór ten staje się szczególnie istotny w momencie, w którym poszukujemy informacji, ponieważ ogranicza rodzaj informacji, o wyszukaniu którego możemy w ogóle pomyśleć. W efekcie wybrana przez nas metafora, innymi słowy sposób postrzegania systemu, określa stosowane przez nas podejście do konstruowania zapytania. Dobrym przykładem bedzie tu traktowanie języka naturalnego jako naturalnego systemu wprowadzania informacji przez użytkownika, a także jej dla niego wyprowadzania, podczas gdy jest on znacznie bardziej skomplikowaną i trudniejszą do implementacji metodą składowania i wyszukiwania informacji. Nie jest bowiem możliwe bezpośrednie użycie zapytań dla nas tak naturalnych i prostych w istniejących systemach wyszukiwawczych, jako że system który byłby w 3
4 stanie w pełni zrozumieć semantykę nawet najprostszych zdań nie został jak do tej pory stworzony i najprawdopodobniej nie powstanie w najbliższej przyszłości. Jest jednak możliwe przetłumaczenie tych zapytań do bardziej formalnej postaci. Dlatego też już jakiś czas temu wprowadzono i usystematyzowano wiele z możliwych systemów informacji a także metod ich wyszukiwania. Metoda list prostych jest historycznie najstarszą z wprowadzonych metod, jednak w tej dziedzinie nic nie traci na aktualnosci, gdyż problemy z którymi muszą stytkać się systemy wyszukiwania informacji praktycznie nie zmieniły się. Do powstania nowych metod przyczynił się rozwój systemów bazodanowych oraz stawiane im kolejno coraz to większe wymagania, których spełnienie wymagało zmienienia dotychczasowej organizacji systemów bazodanowych. Budowa klasycznej metody list prostych wygląda w zasadzie jak baza danych każdego początkującego informatyka-programisty. Obiekty umieszczane są w bazie w sposób naturalny, czyli w trakcie ich napływania. Usunięcie polega na prostym wykasowaniu obiektu z naszej bazy. Zmiana w opisie obiektu polega na znalezieniu obiektu i zmiany jego cechy odpowiednio na inną. Samo wyszukanie polega zaś na przeglądnięciu wszystkich elementów (stąd też druga nazwa metody metoda przeglądu zupełnego) i porównywanie ich z deskryptorami pytania (np. czy dany element jest opisany deskryptorem {wzrost, wysoki}? Jeśli nie to szukam dalej). Przy pytaniach szczegółowych porównujemy każdy element ze wszystkimi deskryptorami z pytania (stąd też we wniosku zwrócimy uwagę na możliwą nie w pełni 100%ową relewantność wszystkich odpowiedzi wynikającą np z wykorzystania za mało szczegółowych pytań). Metoda klasyczna list prostych jest praktycznie jedyną metodą, w której nie muszą być adresowane (indeksowane) jej elementy. Podczas programowania/implementowania jednak automatycznie wprowadza się różnego rodzaju adresowanie. Klasyczna metoda list prostych nie uczy więc niczego ponad to, co każdy i tak już wiedział. OPIS METODY, PRZYGOTOWANIE KARTOTEKI WYSZUKIWAWCZEJ Musimy najpierw zdefiniować system informacyjny: S = <X,A,V,q> gdzie: X zbiór obiektów systemu S A zbiór atrybutów systemu S V zbiór wartości atrybutów q funkcja informacji W metodzie list prostych informacje o obiektach systemu S są pamiętane w dowolnej kolejności. Ponieważ nie kładzie się tu nacisku na jakiekolwiek sortowanie napływających do systemu danych, to kolejne obiekty dodawane są na koniec listy i tym samym są pamiętane w kolejności ich napływania do systemu. Jak wiemy informacja o obiekcie jest pewną funkcją, która każdemu atrybutowi ze zbioru atrybutów systemu przyporządkowuje pewną wartość ze zbioru wartości tegoż atrybutu. Nas natomiast bardziej interesuje sposób zapisu tej informacji. Wykorzystamy do tego celu język informacyjny Ls: tx = (a1,v1) * (a2,v2) *... * (an,vn) Taki zapis nazywamy opisem obiektu w języku Ls. 4
5 Skoro wiemy już jak powinna wyglądać kartoteka wyszukiwawcza dla metody list prostych to możemy przystąpić do jej przygotowania. Na poprzednich zajęciach stworzyliśmy niewielką kartotekę wtórną, oto ona: X\A Proc Obud Ltr Socket L2 FSB Clock PrT Tmax Pmax HT MemC P54C P S1 b.malo 7 D 0 b.wolny b.stary Chlodny P55C Pm S1 b.malo 7 D 1 b.wolny Stary Chlodny Covington C S2 b.malo S1 M 1 b.wolny Stary Goracy Mendocino C S2 Malo S1 S 1 b.wolny Sredni Parzy Coppermine C F Malo 3 S 1 Sredni Nowy Zar Klamath P2 S3 b.duzo S1 D 1 b.wolny Stary Cieply Deschutes P2 S3 b.duzo S1 D 1 b.wolny Sredni Zar Katmai P3 S3 b.duzo S1 D 2 Wolny Sredni Zar Coppermine2 P3 S3 Srednio S1 S 2 Wolny Nowy Parzy Tualatin P3 F Srednio 3 S 2 Sredni b.nowy Chlodny Willamette P4 O2 b.duzo 4a S 1 Sredni Nowy Cieply NorthwoodA P4 F Tlum 4b D 2 b.szybki b.nowy Cieply NorthwoodB P4 F Tlum 4b D 2 b.szybki b.nowy Cieply NorthwoodC P4 F Tlum 4b D 4 b.szybki b.nowy Chlodny Prestonia P4 F Wow! 4b D 4 b.szybki b.nowy Chlodny Prescott P4 L Wow! 7b O 4 Hyper Mikro Cieply P6 Pro C Tlum 8 O 0 b.wolny Stary Parzy DeschutesMP P2X O3 Wow! S2 O 1 b.wolny Sredni Cieply Tanner P3X S3 Wow! S2 O 1 Wolny Sredni Cieply Cascades P3X O3 Srednio 4c S 2 Wolny Nowy Lod Foster X P2 Tlum 6 O 1 Sredni Nowy Goracy Gallatin X P2 Wow! 6 D 1 b.szybki b.nowy Cieply K86 K5 P1 b.malo 5 D 0 b.wolny Stary Parzy LittleFoot K6 P1 b.malo 5 D 1 b.wolny Stary Chlodny Chompers K6 P1 b.malo 7a D 1 Wolny Sredni Chlodny Sharptooth K6 P1 Srednio 7a D 1 b.wolny Sredni Chlodny Spitfire D C Srednio A S 1 Wolny Nowy Zar Morgan D C Srednio A S 1 Sredni Nowy Zar Pluto A CM Srednio SA D 1 Wolny Sredni Chlodny Orion A CM Srednio SA D 1 Wolny Nowy Chlodny Thunderbird A C Duzo A S 2 Sredni Nowy Zar Palomino AXP O1 Duzo A S 2 Sredni Nowy Zar Thoroughbred AXP O1 Duzo A S 3 Szybki b.nowy Zar Barton AXP O1 Tlum A D 4 Szybki b.nowy Parzy Applebred D O1 Srednio A M 3 Sredni b.nowy Parzy Thorton AXP O1 Duzo A S 3 Szybki b.nowy Zar SledgeHammer A64 O1 Wow! 9a O 4 Szybki b.nowy Parzy Newcastle A64 O1 Tlum 9b O 4 Szybki b.nowy Chlodny ClawHammer A64 O1 Wow! 7c O 4 Szybki b.nowy Parzy
6 Zmodyfikujemy teraz jej postać tak, aby można było przeprowadzić w niej wyszukiwanie metodą list prostych oto opisy poszczególnych obiektów: tp54c = (Proc,P1)*(Obud,S1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,7)*(L2,D)*(FSB,0)* (Clock,b.wolny)*(PrT,b.stary)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,1)*(HT,)*(MemC,0) tp55c = (Proc,Pm)*(Obud,S1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,7)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,stary)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,1)*(HT,)*(MemC,0) tcovington = (Proc,C)*(Obud,S2)*(Ltr,b.mało)*(Socket,S1)*(L2,M)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,stary)*(Tmax,goracy)*(Pmax,1)*(HT,0)*(MemC,0) tmendocino = (Proc,C)*(Obud,S2)*(Ltr,mało)*(Socket,S1)*(L2,S)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,parzy)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) tcoppermine = (Proc,C)*(Obud,F)*(Ltr,mało)*(Socket,3)*(L2,S)*(FSB,1)* (Clock,sredni)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) tklamath = (Proc,P2)*(Obud,S3)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,S1)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,stary)*(Tmax,cieply)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) tdeschutes = (Proc,P2)*(Obud,S3)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,S1)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,zar)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) tkatmai = (Proc,P3)*(Obud,S3)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,S1)*(L2,D)*(FSB,2)* (Clock,wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,zar)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) tcoppermine2 = (Proc,P3)*(Obud,F)*(Ltr,srednio)*(Socket,S1)*(L2,S)*(FSB,2)* (Clock,wolny)*(PrT,nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) ttualatin = (Proc,P3)*(Obud,O2)*(Ltr,srednio)*(Socket,3)*(L2,S)*(FSB,1)* (Clock,sredni)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) twillamette = (Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,4a)*(L2,S)*(FSB,2)* (Clock,sredni)*(PrT,nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tnorthwooda = (Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,tlum)*(Socket,4b)*(L2,D)*(FSB,2)* (Clock,b.szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tnorthwoodb = (Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,tlum)*(Socket,4b)*(L2,D)*(FSB,4)* (Clock,b.szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,5)*(HT,1)*(MemC,0) tnorthwoodc = (Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,tlum)*(Socket,4b)*(L2,D)*(FSB,4)* (Clock,b.szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,5)*(HT,1)*(MemC,0) tprestonia = (Proc,P4)*(Obud,L)*(Ltr,wow!)*(Socket,4b)*(L2,D)*(FSB,4)* (Clock,b.szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,6)*(HT,1)*(MemC,0) tprescott = (Proc,P4)*(Obud,C)*(Ltr,wow!)*(Socket,7b)*(L2,O)*(FSB,0)* (Clock,hyper)*(PrT,mikro)*(Tmax,cieply)*(Pmax,6)*(HT,1)*(MemC,0) tp6 = (Proc,Pro)*(Obud,O3)*(Ltr,tlum)*(Socket,8)*(L2,O)*(FSB,1)*(Clock,b.wolny)* (PrT,stary)*(Tmax,parzy)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) tdeschutesmp = (Proc,P2X)*(Obud,S3)*(Ltr,wow!)*(Socket,S2)*(L2,O)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,cieply)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) ttanner = (Proc,P3X)*(Obud,O3)*(Ltr,wow!)*(Socket,S2)*(L2,O)*(FSB,2)* (Clock,wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,cieply)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) Cascades = (Proc,P3X)*(Obud,P2)*(Ltr,srednio)*(Socket,4c)*(L2,S)*(FSB,1)* (Clock,wolny)*(PrT,nowy)*(Tmax,lod)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) tfoster = (Proc,X)*(Obud,P2)*(Ltr,tlum)*(Socket,6)*(L2,O)*(FSB,1)*(Clock,sredni) 6
7 *(PrT,nowy)*(Tmax,goracy)*(Pmax,4)*(HT,1)*(MemC,0) tgallatin = (Proc,X)*(Obud,P1)*(Ltr,wow!)*(Socket,6)*(L2,D)*(FSB,0)* (Clock,b.szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,5)*(HT,1)*(MemC,0) t5k86 = (Proc,K5)*(Obud,P1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,5)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,stary)*(Tmax,parzy)*(Pmax,1)*(HT,0)*(MemC,0) tlittlefoot = (Proc,K6)*(Obud,P1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,5)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,stary)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) tchompers = (Proc,K6)*(Obud,P1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,7a)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) tsharptooth = (Proc,K6)*(Obud,C)*(Ltr,srednio)*(Socket,7a)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,b.wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) tspitfire = (Proc,D)*(Obud,C)*(Ltr,srednio)*(Socket,A)*(L2,S)*(FSB,1)* (Clock,wolny)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) tmorgan = (Proc,D)*(Obud,CM)*(Ltr,srednio)*(Socket,A)*(L2,S)*(FSB,1)* (Clock,sredni)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) tpluto = (Proc,A)*(Obud,CM)*(Ltr,srednio)*(Socket,SA)*(L2,D)*(FSB,1)* (Clock,wolny)*(PrT,sredni)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) torion = (Proc,A)*(Obud,C)*(Ltr,srednio)*(Socket,SA)*(L2,D)*(FSB,2)* (Clock,wolny)*(PrT,nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tthunderbird = (Proc,A)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)*(Socket,A)*(L2,S)*(FSB,2)* (Clock,sredni)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tpalomino = (Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)*(Socket,A)*(L2,S)*(FSB,3)* (Clock,sredni)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tthoroughbred = (Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)*(Socket,A)*(L2,S)*(FSB,4)* (Clock,szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tbarton = (Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,tlum)*(Socket,A)*(L2,D)*(FSB,3)* (Clock,szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tapplebred = (Proc,D)*(Obud,O1)*(Ltr,srednio)*(Socket,A)*(L2,M)*(FSB,3)* (Clock,sredni)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) tthorton = (Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)*(Socket,A)*(L2,S)*(FSB,)* (Clock,szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) tsledgehammer = (Proc,A64)*(Obud,O1)*(Ltr,wow!)*(Socket,9a)*(L2,O)*(FSB,)4* (Clock,szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,5)*(HT,0)*(MemC,2) tnewcastle = (Proc,A64)*(Obud,O1)*(Ltr,tlum)*(Socket,9b)*(L2,O)*(FSB,4)* (Clock,szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,5)*(HT,0)*(MemC,1) tclawhammer = (Proc,A64)*(Obud,O1)*(Ltr,wow!)*(Socket,7c)*(L2,O)*(FSB,4)* (Clock,szybki)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,5)*(HT,0)*(MemC,1) Skoro nasza kartoteka wyszukiwawcza jest gotowa - zobaczmy jak powinien przebiegać sam proces wyszukiwania. 7
8 JAK PRZEBIEGA WYSZUKIWANIE ODPOWIEDZI NA PYTANIE W METODZIE LIST PROSTYCH Aby móc odpowiedzieć na postawione pytanie musimy przyjrzeć się bliżej formie w jakiej do systemu należy kierować swoje zapytania. Są one w ogólności sumą termów składowych i mają one postać: t = t1+t2+...+tm gdzie t1..tm term składowy Na tak postawione pytanie wyszukiwanie odpowiedzi może przebiegać dwojako: 1 Przeglądamy kolejne opisy obiektów i wybieramy obiekty zawierające w swoim opisie pierwszy term składowy pytania. Odpowiedź na pytanie składowe ti: ς(ti) = {x X, ti tx} gdzie: tx opis obiektu x w systemie S ti term składowy pytania Zbiór obiektów będących sumą kolejno uzyskanych odpowiedzi na termy składowe jest odpowiedzia na pytanie t: ς(t) = ς(t1)+...+ς(tm) czas wyszukiwania: τ = N*m*τ0 gdzie: N liczba obiektów w bazie danych 8
9 m liczba termów składowych w pytaniu t τ0 średni czas przeglądu jednego dokumentu 2 Tutaj porównujemy od razu pełne pytanie t z kolejnymi opisami obiektów i wybieramy te z nich, które w swoim opisie zawierają co najmniej jeden z termów składowych pytania. Można zauważyc, że ten sposób wyszukiwania odpowiedzi na pytanie zadane do systemu jest nieco szybszy od sposobu przedstawionego powyżej. W poprzednim sposobie przeglądalismy kartotekę wyszukiwczą tyle razy ile w pytaniu było termów składowych. Teraz każdy obiekt systemu jest porównywany od razu z całym termem t co przy nieco wydłużonym czasie porównywania obiektu i tak daje lepsze wyniki, bo np. Jeśli już pierwszy term składowy jest częscią opisu obiektu to nie porównujemy juz kolejnych bo i tak obiekt jest już odpowiwdzią na pytanie. ς(t) = {x X,ti t ti tx} gdzie tx opis obiektu x w systemie S ti term składowy pytania ti t oznacza, że term składowy ti występuje w pytaniu t. czas wyszukiwania: τ = N*τ0 gdzie: N liczba obiektów w bazie danych τ0 średni czas przeglądu jednego dokumentu (nieco dłuższy niż p rzypadku 1) 9
10 PRZYKŁAD 1 Skoro znamy już całą teorię czas na praktykę! Zadajemy do naszej bazy danych następujące pytanie: t = (MemC,0)*(Clock,b.szybki)+(HT,1) t = t1 + t2 Do wyszukania odpowiedzi zastosujemy bardziej optymalna metodę przeglądu kartoteki wyszukiwawczej (nr2): t tp54c nie bo t1! tp54c oraz t2! tp54c t tp55c nie bo t1! tp55c oraz t2! tp55c t tcovington nie bo t1! tcovington oraz t2! tcovington t tmendocino nie bo t1! tmendocino oraz t2! tmendocino t tcoppermine nie bo t1! tcoppermine oraz t2! tcoppermine t tklamath nie bo t1! tklamath oraz t2! tklamath t tdeschutes nie bo t1! tdeschutes oraz t2! tdeschutes t tkatmai nie bo t1! tkatmai oraz t2! tkatmai t tcoppermine2 nie bo t1! tcoppermine2 oraz t2! tcoppermine2 t ttualatin nie bo t1! ttualatin oraz t2! ttualatin t twillamette nie bo t1! twillamette oraz t2! twillamette t tnorthwooda tak bo t1 tnorthwooda t tnorthwoodb tak bo t1 tnorthwoodb t tnorthwoodc tak bo t1 tnorthwoodc t tprestonia tak bo t1 tprestonia t tprescott tak bo t1 tprescott oraz t2 tprescott t tp6 nie bo t1! tp6 oraz t2! tp6 t tdeschutesmp nie bo t1! tdeschutesmp oraz t2! tdeschutesmp t ttanner nie bo t1! ttanner oraz t2! ttanner t tcascades nie bo t1! tcascades oraz t2! tcascades t tfoster tak bo t1 tfoster oraz t2 tfoster t tgallatin tak bo t1 tgallatin oraz t2 tgallatin t t5k86 nie bo t1! t5k86 oraz t2! t5k86 t tlittlefoot nie bo t1! tlittlefoot oraz t2! tlittlefoot t tchompers nie bo t1! tchompers oraz t2! tchompers t tsharptooth nie bo t1! tsharptooth oraz t2! tsharptooth t tspitfire nie bo t1! tspitfire oraz t2! tspitfire t tmorgan nie bo t1! tmorgan oraz t2! tmorgan t tpluto nie bo t1! tpluto oraz t2! tpluto t torion nie bo t1! torion oraz t2! torion t tthunderbird nie bo t1! tthunderbird oraz t2! tthunderbird t tpalomino nie bo t1! tpalomino oraz t2! tpalomino t tthoroughbred nie bo t1! tthoroughbred oraz t2! tthoroughbred t tbarton nie bo t1! tbarton oraz t2! tbarton t tapplebred nie bo t1! tapplebred oraz t2! tapplebred t tthorton nie bo t1! tthorton oraz t2! tthorton t tsledgehammer nie bo t1! tsledgehammer oraz t2! tsledgehammer t tnewcastle nie bo t1! tnewcastle oraz t2! tnewcastle t tclawhammer nie bo t1! tclawhammer oraz t2! tclawhammer δ(t) = {NorthwoodA, NorthwoodB, NorthwoodC, Prestonia, Prescott, Foster, Gallatin} 10
11 MODYFIKACJE METODY LIST PROSTYCH Ponieważ wadą metody klasycznej sa długie czasy wyszukiwania to starano się wprowadzić pewne jej modyfikacje w celu zmniejszenia tej wady. UPORZĄDKOWANIE OPISÓW OBIEKTÓW Jest to najprostsza z modyfikacji. Polega na uporządkowaniu kolejnosci atrybutów w opisie obiektów co wymaga utzrymania tejze kolejnościi w zadawanych pytaniach. Modyfikacja ta skraca nieco czas porównywania jednego obiektu. GRUPOWANIE OBIEKTÓW WEDŁUG WYBRANEGO ATRYBUTU Spośród atrybutów systemu wybieramy jeden (ten, o który najczęściej będziemy się pytać w praktyce w przypadku, gdy nie wiadomo jaka to będzie cecha dopuszcza się do pracy systemu w metodzie klasycznej i zlicza się częstość występowania poszczególnych atrybutów w pytaniach) i ustawiamy go na pierwszym miejscu. Następnie grupujemy obiekty w grupy o jednakowej wartości tego atrybutu (czyli tak, aby elementy o tej samej wartości wyróżnionej cechy {o takim samym deskryptorze} leżały obok siebie)... Wskazane jest zatem, aby cecha była możliwie wielowartościowa, ale bez przesady (np. różna wartość cechy dla każdego elementu) zachowajmy złoty środek. Jednocześnie tworzy się tablicę adresową. Będzie ona zawierała wartości dla wyróżnionej cechy, a przy każdej z nich adres pierwszego elementu z tą wartością. Dla pytań z wyróżnioną cechą na podstawie tablicy znajdujemy obiekty z tym deskryptorem. Dzięki temu przy wyszukiwaniu odpowiedzi na pytanie sprawdzamy tylko tą grupę obiektów, która ma odpowiednią wartość tego wyróżnionego atrybutu. Dla pytań szczegółowych jest to jednak dopiero odpowiedź przybliżona. W takim przypadku przeglądamy elementy z odpowiedzi przybliżonej i usuwamy te, które nie są odpowiedzią na pozostałe deskryptory pytania. Jeśli jednak wyznaczony przez nas atrybut nie występuje w pytaniu to musimy dokonać przeglądu zupełnego kartoteki. Jak zatem widać wybrany przez nas parametr rzeczywiście powinien często występować w pytaniach oraz w miarę równomiernie dzielić kartoteki na grupy i być wielowartościowy. Tylko wtedy bowiem ta modyfikacja da odczuwalne rezultaty. METODA PODZIAŁU POŁÓWKOWEGO W tej modyfikacji obiekty nie mogą mieć dowolnej kolejności w bazie. Wybieramy cechę najczęściej występującą w pytaniach i sortujemy elementy na podstawie wielkości tej cechy (powinna być numeryczna lub alfanumeryczna). Podczas wyszukiwania porównujemy czy dana cecha zawarta w pytaniu miała wartość mniejszą czy też większą od tej, którą zawiera środkowy element bazy. Dzielimy bazę na połowę i w zależności od wyniku porównania (większy, mniejszy) wybieramy tą połowę bazy, w której znajduje się poszukiwany deskryptor. Powtarzamy teraz całą operację na wybranej połówce bazy (porównujemy deskryptor z pytania ze środkowym elementem wybranej połówki). Czynność tę należy powtarzać aż na natrafianie na "nasz" element, albo też aż do znalezienia wystarczająco "zawężonego zbioru poszukiwań" - wtedy ów zbiór przeszukujemy metodą klasyczną. Dla pytań szczegółowych najpierw wyszukuje się obiekty zawierające daną wartość wyróżnionej cechy. W wyniku tego otrzymuje się listę elementów - odpowiedzi przybliżone na pytanie ogólne. Następnie bierze się każdy z tych elementów i przeszukuje go w celu sprawdzenia czy posiada on w sobie pozostałe deskryptory pytania. Jeżeli tak nie jest, to zostaje on wykreślany z listy na której znajdą się ostatecznie elementy będące odpowiedzią na całe pytanie szczegółowe. Gdy zostało zadane pytanie nie zawierające wyróżnionej cechy, to wyszukiwanie naturalnie przeprowadza się jak w metodzie klasycznej. 11
12 UWAGA!!! W przypadku obu powyższych modyfikacji przy zmianach opisu elementu należy sprawdzać, czy zmieniany deskryptor nie zawiera w sobie wyróżnionego atrybutu. W takim przypadku należy umieścić taki element w odpowiednim miejscu bazy (przez sortowanie lub pogrupowanie). Modyfikacje te wprowadzają skrócenie czasu wyszukiwania dla pytań z wyróżnioną cechą. PRZYKŁAD 2 Zobaczmy jak wygląda wyszukiwanie odpowiedzi na pytanie w oparciu o metodę list prostych z grupowaniem obiektów według wybranego atrybutu. Musimy wybrać jeden atrybut który w miarę równo dzieli nam kartotekę wyszukiwawczą, będzie często używany oraz jest wielowartościowy powiedzmy ze będzie to atrybut Clock - jest jednym z najważniejszych atrybutów dla procesorów oraz fakt, że wszystkim zależy na tym aby ich procesor miał jak najwięcej mega/giga hz zapewni, że wystąpi w większości zapytań do naszej bazy danych. Zanim przystąpimy do zaprezentowania procesu wyszukiwania musimy odpowiednio zreorganizować naszą kartotekę wyszukiwawczą prezentujemy ja ponizej. (LP 1) tp54c = (Clock,b.wolny)*(Proc,P1)*(Obud,S1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,7)* (L2,D)*(FSB,0)*(PrT,b.stary)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,1)*(HT,)*(MemC,0) (LP 2) tp55c = (Clock,b.wolny)*(Proc,Pm)*(Obud,S1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,7)* (L2,D)*(FSB,1)*(PrT,stary)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,1)*(HT,)*(MemC,0) (LP 3) tcovington = (Clock,b.wolny)*(Proc,C)*(Obud,S2)*(Ltr,b.mało)*(Socket,S1)* (L2,M)*(FSB,1)*(PrT,stary)*(Tmax,goracy)*(Pmax,1)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 4) tmendocino = (Clock,b.wolny)*(Proc,C)*(Obud,S2)*(Ltr,mało)*(Socket,S1)* (L2,S)*(FSB,1)*(PrT,sredni)*(Tmax,parzy)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 5) tklamath = (Clock,b.wolny)*(Proc,P2)*(Obud,S3)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,S1)* (L2,D)*(FSB,1)*(PrT,stary)*(Tmax,cieply)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 6) tdeschutes = (Clock,b.wolny)*(Proc,P2)*(Obud,S3)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,S1) *(L2,D)*(FSB,1)*(PrT,sredni)*(Tmax,zar)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 7) tp6 = (Clock,b.wolny)*(PrT,stary)*(Proc,Pro)*(Obud,O3)*(Ltr,tlum)* (Socket,8)*(L2,O)*(FSB,1)*(Tmax,parzy)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 8) tdeschutesmp = (Clock,b.wolny)*(Proc,P2X)*(Obud,S3)*(Ltr,wow!)* (Socket,S2)*(L2,O)*(FSB,1)*(PrT,sredni)*(Tmax,cieply)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 9) t5k86 = (Clock,b.wolny)*(Proc,K5)*(Obud,P1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,5)* (L2,D)*(FSB,1)*(PrT,stary)*(Tmax,parzy)*(Pmax,1)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 10) tlittlefoot = (Clock,b.wolny)*(Proc,K6)*(Obud,P1)*(Ltr,b.mało)* (Socket,5)*(L2,D)*(FSB,1)*(PrT,stary)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 11) tsharptooth = (Clock,b.wolny)*(Proc,K6)*(Obud,C)*(Ltr,srednio)* (Socket,7a)*(L2,D)*(FSB,1)*(PrT,sredni)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 12) tkatmai = (Clock,wolny)*(Proc,P3)*(Obud,S3)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,S1)* (L2,D)*(FSB,2)*(PrT,sredni)*(Tmax,zar)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 13) tcoppermine2 = (Clock,wolny)*(Proc,P3)*(Obud,F)*(Ltr,srednio)* (Socket,S1)*(L2,S)*(FSB,2)*(PrT,nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 14) ttanner = (Clock,wolny)*(Proc,P3X)*(Obud,O3)*(Ltr,wow!)*(Socket,S2)* 12
13 (L2,O)*(FSB,2)*(PrT,sredni)*(Tmax,cieply)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 15) Cascades = (Clock,wolny)*(Proc,P3X)*(Obud,P2)*(Ltr,srednio)*(Socket,4c)* (L2,S)*(FSB,1)*(PrT,nowy)*(Tmax,lod)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 16) tspitfire = (Clock,wolny)*(Proc,D)*(Obud,C)*(Ltr,srednio)*(Socket,A)* (L2,S)*(FSB,1)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 17) tchompers = (Clock,wolny)*(Proc,K6)*(Obud,P1)*(Ltr,b.mało)*(Socket,7a)* (L2,D)*(FSB,1)*(PrT,sredni)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 18) tpluto = (Clock,wolny)*(Proc,A)*(Obud,CM)*(Ltr,srednio)*(Socket,SA)* (L2,D)*(FSB,1)*(PrT,sredni)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 19) torion = (Clock,wolny)*(Proc,A)*(Obud,C)*(Ltr,srednio)*(Socket,SA)* (L2,D)*(FSB,2)*(PrT,nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 20) tcoppermine = (Clock,sredni)*(Proc,C)*(Obud,F)*(Ltr,mało)*(Socket,3)* (L2,S)*(FSB,1)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 21) ttualatin = (Clock,sredni)*(Proc,P3)*(Obud,O2)*(Ltr,srednio)*(Socket,3)* (L2,S)*(FSB,1)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,2)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 22) twillamette = (Clock,sredni)*(Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,b.duzo)*(Socket,4a) *(L2,S)*(FSB,2)*(PrT,nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 23) tfoster = (Clock,sredni)*(Proc,X)*(Obud,P2)*(Ltr,tlum)*(Socket,6)*(L2,O) *(FSB,1)*(PrT,nowy)*(Tmax,goracy)*(Pmax,4)*(HT,1)*(MemC,0) (LP 24) tmorgan = (Clock,sredni)*(Proc,D)*(Obud,CM)*(Ltr,srednio)*(Socket,A)* (L2,S)*(FSB,1)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 25) tthunderbird = (Clock,sredni)*(Proc,A)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)*(Socket,A)* (L2,S)*(FSB,2)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 26) tpalomino = (Clock,sredni)*(Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)*(Socket,A)* (L2,S)*(FSB,3)*(PrT,nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 27) tapplebred = (Clock,sredni)*(Proc,D)*(Obud,O1)*(Ltr,srednio)*(Socket,A)* (L2,M)*(FSB,3)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,3)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 28) tthoroughbred = (Clock,szybki)*(Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)* (Socket,A)*(L2,S)*(FSB,4)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 29) tbarton = (Clock,szybki)*(Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,tlum)*(Socket,A)* (L2,D)*(FSB,3)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 30) tthorton = (Clock,szybki)*(Proc,AXP)*(Obud,O1)*(Ltr,duzo)*(Socket,A)* (L2,S)*(FSB,)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,zar)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) (LP 31) tsledgehammer = (Clock,szybki)*(Proc,A64)*(Obud,O1)*(Ltr,wow!)* (Socket,9a)*(L2,O)*(FSB,)4*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,5)*(HT,0)*(MemC,2) (LP 32) tnewcastle = (Clock,szybki)*(Proc,A64)*(Obud,O1)*(Ltr,tlum)*(Socket,9b)* (L2,O)*(FSB,4)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,5)*(HT,0)*(MemC,1) (LP 33) tclawhammer = (Clock,szybki)*(Proc,A64)*(Obud,O1)*(Ltr,wow!)*(Socket,7c) *(L2,O)*(FSB,4)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,parzy)*(Pmax,5)*(HT,0)*(MemC,1) (LP 34) tgallatin = (Clock,b.szybki)*(Proc,X)*(Obud,P1)*(Ltr,wow!)*(Socket,6)* (L2,D)*(FSB,0)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,5)*(HT,1)*(MemC,0) (LP 35) tnorthwooda = (Clock,b.szybki)*(Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,tlum)*(Socket,4b) *(L2,D)*(FSB,2)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,4)*(HT,0)*(MemC,0) 13
14 (LP 36) tnorthwoodb = (Clock,b.szybki)*(Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,tlum)*(Socket,4b) *(L2,D)*(FSB,4)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,cieply)*(Pmax,5)*(HT,1)*(MemC,0) (LP 37) tnorthwoodc = (Clock,b.szybki)*(Proc,P4)*(Obud,F)*(Ltr,tlum)*(Socket,4b) *(L2,D)*(FSB,4)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,5)*(HT,1)*(MemC,0) (LP 38) tprestonia = (Clock,b.szybki)*(Proc,P4)*(Obud,L)*(Ltr,wow!)*(Socket,4b)* (L2,D)*(FSB,4)*(PrT,b.nowy)*(Tmax,chlodny)*(Pmax,6)*(HT,1)*(MemC,0) (LP 39) tprescott = (Clock,hyper)*(Proc,P4)*(Obud,C)*(Ltr,wow!)*(Socket,7b)* (L2,O)*(FSB,0)*(PrT,mikro)*(Tmax,cieply)*(Pmax,6)*(HT,1)*(MemC,0) Tablica wskaźników Clock AP AK (Clock,b.wolny) 1 11 (Clock,wolny) (Clock,sredni) (Clock,szybki) (Clock,b.szybki) (Clock,hyper) Zadajemy do naszej bazy danych następujące pytanie: t = (Clock,b.szybki)*(Tmax,chlodny) t = t1 * t2 Teraz przeszukujemy tylko odpowiedni fragment bazy odczytany z tablicy wskaźników: t tgallatin nie bo t2! tgallatin t tnorthwooda nie bo t2! tnorthwooda t tnorthwoodb nie bo t2! tnorthwoodb t tnorthwoodc tak bo t2 tnorthwoodc t tprestonia tak bo t2 tprestonia δ(t) = {NorthwoodC, Prestonia} 14
15 PARAMETRY METODY LIST PROSTYCH 1.Struktura bazy danych W przypadku metody klasycznej bardzo prosta. W przypadku jej modyfikacji nieco się komplikuje (staje się sztywna). 2.Redundancja Nie występuje. 3.Proces aktualizacji W przypadku metody klasycznej nie jest skomplikowany. Dodanie obiektu następuje na końcu listy, jego modyfikacja polega tylko na odszukaniu obiektu i zmianie wartości atrybutów. Sytuacja ma się inaczej w przypadku zmodyfikowanej metody list prostych, gdzie usztywniona struktura kartoteki wyszukiwawczej narzuca pewien tok postepowania. Dodanie elementu do bazy danych wiąże sie z odpowiednim jego umieszczeniem w kartotece a także z modyfikacją tablicy wskaźników. Modyfikacja obiektu może także wiązac się z potrzebą przemieszczenia obiektu w kartotece. Usuniecie obiektu jest także związane z reorganizacją bazy danych. Jak widać ten parametr uległ wyraźnemu pogorszeniu w stosunku do metody klasycznej. 4.Język wyszukiwawczy metoda nie narzuca stosowania specjalnego języka wyszukiwania informacji 5.Czas wyszukiwania Czas potrzebny na wyszukanie interesującej nas informacji jest bardzo długi, gdyż konieczny jest pełny przegląd bazy danych (metoda klasyczna). Sytuacja uległa poprawie we wprowadzonych modyfikacjach tej metody. 6.Tryb pracy Metoda nie narzuca specjalnych wymagań co do trybu pracy systemu (wsadowy lub ciagły). 15
16 WNIOSKI O tym jak ważna jest informacja w obecnej rzeczywistości może świadczyć fakt nadania obecnej epoce miana epoki informacji. Prawdą wszak jest, że obecnie to nie miecz, nie czołg jest najpotężniejszą bronią naszej cywilizacji. Najgroźniejsza i zarazem najważniejsza jest informacja. Natomiast efektywne odnajdywanie relewantnych danych jest złożonym i trudnym problemem, który jednocześnie wydaje sie być kluczowym dla użyteczności obecnie stosowanych źródeł informacji. Dobrą ilustracją jego złożoności są problemy związane z efektywnym konstruowaniem i interpretacją zapytań w systemach wyszukiwawczych. Najpoważniejszym wyzwaniem wydaje się jednak być sprostanie wymogom warstwy merytorycznej: zrozumienia potrzeb informacyjnych użytkownika i ich pełne zaspokojenie. Przedstawiona tutaj metoda list prostych, jedna z najbardziej naturalnych, pomimo względnej prostoty i nieskomplikowanego poziomu matematycznego pozwala stosunkowo efektywnie przeprowadzić tak wyszukiwanie jak i składowanie informacji. Należy jednak pamiętać, że zazwyczaj we współczesnych systemach faza odnajdywania informacji przebiega zwykle bardzo efektywnie, jedynym wyjątkiem bywa tutaj prezentacja wyników wyszukiwania. W idealnym systemie wyszukiwania, wygenerowany wynik zawiera dokładnie tą informację, która została opisana w koncepcji użytkownika. Jednakże w rzeczywiście istniejących systemach współczynnik relewancji wyszukiwania rzadko osiąga poziom stu procent. Wynikiem tego jest "zaśmiecenie" wyniku wyszukiwania informacją nierelewantną, nieistotną z punktu widzenia użytkownika. Z tego też powodu dalsza obróbka surowych wyników wyszukiwania może często znacznie poprawić użyteczność systemu. Dlatego też sądzimy, że warto jest angażować się w rozwój następnych generacji systemów wyszukiwania informacji. Z jednej strony stanowią one interesujące wyzwanie badawcze zarówno w dziedzinie sprzętowej, programowej, jak i koncepcyjnej w dziedzinie sztucznej inteligencji, rozumienia tekstów, maszyn uczących się, baz danych, a ostatnio przetwarzania i rozumienia obrazów, rozpoznawania słowa mówionego i innych. Z drugiej strony dają wymierne korzyści praktyczne dla rozwoju społecznego i gospodarczego ludzkości. 16
METODA LIST PROSTYCH. Marcin Jaskuła
METODA LIST PROSTYCH Marcin Jaskuła DEFINIOWANIE SYSTEMU S= Gdzie: X- zbiór obiektów systemu A- zbiór atrybutów systemu V- zbiór wartości atrybutów Q- funkcja informacji Zdefiniowany system
Bardziej szczegółowoMetoda list prostych Wykład II. Agnieszka Nowak - Brzezińska
Metoda list prostych Wykład II Agnieszka Nowak - Brzezińska Wprowadzenie Przykładowa KW Inna wersja KW Wyszukiwanie informacji Metoda I 1. Przeglądamy kolejne opisy obiektów i wybieramy te, które zawierają
Bardziej szczegółowoMetoda List Łańcuchowych
Metoda List Łańcuchowych mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2010 Celem metody jest utrzymanie zalet MLI (dobre czasy wyszukiwania), ale wyeliminowanie jej wad (wysoka
Bardziej szczegółowoMetoda List Prostych mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2012
Metoda List Prostych mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2012 Najprostsza metoda wyszukiwania informacji. Nazywana również Metodą Przeglądu Zupełnego (bo w procesie wyszukiwania
Bardziej szczegółowoMetoda list inwersyjnych. Wykład III
Metoda list inwersyjnych Wykład III Plan wykładu Cele metody Tworzenie kartoteki wyszukiwawczej Redundancja i zajętość pamięci Wyszukiwanie informacji Czasy wyszukiwania Ocena metody: wady i zalety Modyfikacje
Bardziej szczegółowoMetody indeksowania dokumentów tekstowych
Metody indeksowania dokumentów tekstowych Paweł Szołtysek 21maja2009 Metody indeksowania dokumentów tekstowych 1/ 19 Metody indeksowania dokumentów tekstowych 2/ 19 Czym jest wyszukiwanie informacji? Wyszukiwanie
Bardziej szczegółowoSystemy Wyszukiwania Informacji
Systemy Wyszukiwania Informacji METODA LIST INWERSYJNYCH OPRACOWALI: Filip Kuliński Adam Pokoleńczuk Sprawozdanie zawiera: Przedstawienie kartoteki wtórnej Przedstawienie kartoteki wyszukiwawczej (inwersyjne)
Bardziej szczegółowoTadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski
: idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski
Bardziej szczegółowooperacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.
Problem porządkowania zwanego również sortowaniem jest jednym z najważniejszych i najpopularniejszych zagadnień informatycznych. Dane: Liczba naturalna n i ciąg n liczb x 1, x 2,, x n. Wynik: Uporządkowanie
Bardziej szczegółowoWprowadzenie i pojęcia wstępne.
Wprowadzenie i pojęcia wstępne. X\A a b c x 1 a 1 b 1 c 1 x 2 a 1 b 1 c 2 x 3 a 1 b 2 c 3 x 4 a 2 b 1 c 4 x 5 a 1 b 2 c 1 x 6 a 1 b 2 c 2 x 7 a 1 b 1 c 1 S = X = {x 1,,x 8 } A = {a, b, c}
Bardziej szczegółowoPorównywanie populacji
3 Porównywanie populacji 2 Porównywanie populacji Tendencja centralna Jednostki (w grupie) według pewnej zmiennej porównuje się w ten sposób, że dokonuje się komparacji ich wartości, osiągniętych w tej
Bardziej szczegółowoMetoda list inwersyjnych
Metoda list inwersyjnych Zakładam, że materiał ten zastępuje nam zajęcia, które się niestety nie odbyły w dniach 10 i 17 kwiecień. Bardzo proszę przejrzeć cały materiał i na kolejne zajęcia przyjść przygotowanym.
Bardziej szczegółowoStruktury Danych i Złożoność Obliczeniowa
Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 2 Algorytmy wyszukiwania, sortowania i selekcji Sortowanie bąbelkowe Jedna z prostszych metod sortowania, sortowanie w miejscu? Sortowanie bąbelkowe Pierwsze
Bardziej szczegółowoNowe spojrzenie na prawo
LEX 2 Nowe spojrzenie na prawo Od 25 lat informujemy o prawie i tworzymy narzędzia przekazujące tę wiedzę. Szybko. Intuicyjnie. Nowocześnie. Stawiamy sobie za cel sprostanie wymaganiom naszych Klientów.
Bardziej szczegółowoLaboratorium nr 5. Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING
Laboratorium nr 5 Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie zagadnień dotyczących stosowania w zapytaniach języka SQL predefiniowanych funkcji agregujących.
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych
Algorytmy i struktury danych ĆWICZENIE 2 - WYBRANE ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH - (12.3.212) Prowadząca: dr hab. inż. Małgorzata Sterna Informatyka i3, poniedziałek godz. 11:45 Adam Matuszewski, nr 1655 Oliver
Bardziej szczegółowoMetoda List Inwersyjnych
Metoda List Inwersyjnych Celem metody jest poprawienie (skrócenie) czasów wyszukiwania względem MLP (i tak się faktycznie dzieje dla pewnej klasy pytań). Założenie: Dany jest system informacyjny S =
Bardziej szczegółowoAlicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
Bardziej szczegółowoPojęcie systemu informacyjnego i informatycznego
BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM
Bardziej szczegółowoQUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400
QUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400 Dariusz Bober Katedra Informatyki Politechniki Lubelskiej Streszczenie: W artykule przedstawiony został język QUERY, standardowe narzędzie pracy administratora
Bardziej szczegółowoCOPYRIGHT 2004 MARCIN KARWIŃSKI & MARCIN DZIĘGIELEWSKI WYSZUKIWANIA SYSTEMY INFORMACJI LIST INWERSYJNYCH METODA. 1 z 19
1 z 19 SYSTEMY WYSZUKIWANIA INFORMACJI METODA LIST INWERSYJNYCH 2 z 19 Spis treści Słowo wstępne 3 Parę słów o listach inwersyjnych, czyli czym są właściwie te listy? 3 Krótka analiza wad MLP3 Redundancja
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane
Algorytmy i struktury danych Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane Tablice uporządkowane Szukanie binarne Szukanie interpolacyjne Tablice uporządkowane Szukanie binarne O(log N) Szukanie interpolacyjne
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3
Wymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3 0. Logo [6 godz.] PODSTAWA PROGRAMOWA: Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji z wykorzystaniem komputera, stosowanie podejścia algorytmicznego.
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne z języka angielskiego dla klasy czwartej
Szkoła Podstawowa z Oddziałami Integracyjnymi nr 162 im. Władysława Szafera Rok szkolny 2018/ 2019 Wymagania edukacyjne z języka angielskiego dla klasy czwartej (podręcznik: Brainy ) 1 Wymagania edukacyjne
Bardziej szczegółowoZacznijmy więc pracę z repozytorium. Pierwsza konieczna rzecz do rozpoczęcia pracy z repozytorium, to zalogowanie się w serwisie:
Repozytorium służy do przechowywania plików powstających przy pracy nad projektami we w miarę usystematyzowany sposób. Sam mechanizm repozytorium jest zbliżony do działania systemu plików, czyli składa
Bardziej szczegółowoWykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy
Wykład 3 Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Dynamiczne struktury danych Lista jest to liniowo uporządkowany zbiór elementów, z których dowolny element
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych
Algorytmy i struktury danych Proste algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Pojęcie sortowania Sortowaniem nazywa się proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku Sortowanie
Bardziej szczegółowoSystem Zarządzania Produkcją Opis funkcjonalny
System Zarządzania Produkcją to rozwiązanie przygotowane przez Grupę Dr IT, rozwijające standardową funkcjonalność modułu enova365 Produkcja o następujące elementy: operacje wzorcowe, operacje do indywidualnego
Bardziej szczegółowoO co chodzi z tym MATLAB'em?!
O co chodzi z tym MATLAB'em?! Część 1. SIMULINK W pliku data.mat jest zapisany przebieg. Gdzieś tam i kiedyś tam zarejestrowany. Widać go na fioletowo poniżej. Powstał on z obiektu, co ciekawe wiemy jak
Bardziej szczegółowoPojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.
Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór
Bardziej szczegółowoDodatek B. Zasady komunikacji z otoczeniem w typowych systemach komputerowych
Dodatek B. Zasady komunikacji z otoczeniem w typowych systemach komputerowych B.1. Dostęp do urządzeń komunikacyjnych Sterowniki urządzeń zewnętrznych widziane są przez procesor jako zestawy rejestrów
Bardziej szczegółowoMiejski System Zarządzania - Katowicka Infrastruktura Informacji Przestrzennej
Miejski System Zarządzania - Katowicka Infrastruktura Informacji Przestrzennej Numeryczna Mapa Zasadnicza Instrukcja użytkownika Historia zmian Wersja Data Kto Opis zmian 1.0 2015-06-17 Sygnity S.A. Utworzenie
Bardziej szczegółowoKompletna dokumentacja kontenera C++ vector w - http://www.cplusplus.com/reference/stl/vector/
STL, czyli o co tyle hałasu W świecie programowania C++, hasło STL pojawia się nieustannie i zawsze jest o nim głośno... często początkujące osoby, które nie znają STL-a pytają się co to jest i czemu go
Bardziej szczegółowoAutostopem przez galaiktykę: Intuicyjne omówienie zagadnień. Tom I: Optymalizacja. Nie panikuj!
Autostopem przez galaiktykę: Intuicyjne omówienie zagadnień Tom I: Optymalizacja Nie panikuj! Autorzy: Iwo Błądek Konrad Miazga Oświadczamy, że w trakcie produkcji tego tutoriala nie zginęły żadne zwierzęta,
Bardziej szczegółowoECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0
ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA HARMONOGRAMOWANIA MONTAŻU SAMOCHODÓW Z ZASTOSOWANIEM PROGRAMOWANIA W LOGICE Z OGRANICZENIAMI
Autoreferat do rozprawy doktorskiej OPTYMALIZACJA HARMONOGRAMOWANIA MONTAŻU SAMOCHODÓW Z ZASTOSOWANIEM PROGRAMOWANIA W LOGICE Z OGRANICZENIAMI Michał Mazur Gliwice 2016 1 2 Montaż samochodów na linii w
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie binarne
Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne to technika pozwalająca na przeszukanie jakiegoś posortowanego zbioru danych w czasie logarytmicznie zależnym od jego wielkości (co to dokładnie znaczy dowiecie
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie
Konwersatorium Matematyczne Metody Ekonomii narzędzia matematyczne w eksploracji danych First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie Wykład 8 Marcin
Bardziej szczegółowoUruchamianie bazy PostgreSQL
Uruchamianie bazy PostgreSQL PostgreSQL i PostGIS Ten przewodnik może zostać pobrany jako PostgreSQL_pl.odt lub PostgreSQL_pl.pdf Przejrzano 10.09.2016 W tym rozdziale zobaczymy, jak uruchomić PostgreSQL
Bardziej szczegółowo13. Równania różniczkowe - portrety fazowe
13. Równania różniczkowe - portrety fazowe Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 13. wrównania Krakowie) różniczkowe - portrety fazowe 1 /
Bardziej szczegółowoZapytania do bazy danych
Zapytania do bazy danych Tworzenie zapytań do bazy danych MS Access może być realizowane na dwa sposoby. Standard SQL (Stucture Query Language) lub QBE (Query by Example). Warto wiedzieć, że drugi ze sposobów
Bardziej szczegółowowykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK
wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK 1 2 3 Pamięć zewnętrzna Pamięć zewnętrzna organizacja plikowa. Pamięć operacyjna organizacja blokowa. 4 Bufory bazy danych. STRUKTURA PROSTA
Bardziej szczegółowoPodczas dziedziczenia obiekt klasy pochodnej może być wskazywany przez wskaźnik typu klasy bazowej.
Polimorfizm jest filarem programowania obiektowego, nie tylko jeżeli chodzi o język C++. Daje on programiście dużą elastyczność podczas pisania programu. Polimorfizm jest ściśle związany z metodami wirtualnymi.
Bardziej szczegółowoAiSD zadanie trzecie
AiSD zadanie trzecie Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5 5 czerwca 2008 1 Wstęp Celem postawionym przez zadanie trzecie było tzw. sortowanie topologiczne. Jest to typ sortowania
Bardziej szczegółowoPHP: bloki kodu, tablice, obiekty i formularze
1 PHP: bloki kodu, tablice, obiekty i formularze SYSTEMY SIECIOWE Michał Simiński 2 Bloki kodu Blok if-else Switch Pętle Funkcje Blok if-else 3 W PHP blok if i blok if-else wyglądają tak samo i funkcjonują
Bardziej szczegółowodr 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 szczegółowoEfekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.
Efekty dla studiów pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku polskim i w języku angielskim (Computer Science) na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych, gdzie: * Odniesienie-
Bardziej szczegółowo5.5. Wybieranie informacji z bazy
5.5. Wybieranie informacji z bazy Baza danych to ogromny zbiór informacji, szczególnie jeśli jest odpowiedzialna za przechowywanie danych ogromnych firm lub korporacji. Posiadając tysiące rekordów trudno
Bardziej szczegółowoMaciej Piotr Jankowski
Reduced Adder Graph Implementacja algorytmu RAG Maciej Piotr Jankowski 2005.12.22 Maciej Piotr Jankowski 1 Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Implementacja 3. Usprawnienia optymalizacyjne 3.1. Tablica ekspansji
Bardziej szczegółowoPHP: bazy danych, SQL, AJAX i JSON
1 PHP: bazy danych, SQL, AJAX i JSON SYSTEMY SIECIOWE Michał Simiński 2 Bazy danych Co to jest MySQL? Jak się połączyć z bazą danych MySQL? Podstawowe operacje na bazie danych Kilka dodatkowych operacji
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU
Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie
Bardziej szczegółowoProgramowanie dynamiczne
Programowanie dynamiczne Patryk Żywica 5 maja 2008 1 Spis treści 1 Problem wydawania reszty 3 1.1 Sformułowanie problemu...................... 3 1.2 Algorytm.............................. 3 1.2.1 Prosty
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie plików w systemie Windows
1 (Pobrane z slow7.pl) Bardzo często pracując na komputerze prędzej czy później łapiemy się na pytaniu - Gdzie jest ten plik? Zapisujemy i pobieramy masę plików i w nawale pracy pewne czynności są wykonywane
Bardziej szczegółowoPierwsza niedogodność dotyczy strony zarządzaj działami.
Zaprojektowana aplikacja umożliwia wprawdzie pełne zarządzanie danymi w bazie jednak w pewnych przypadkach funkcjonalność wykonywania operacji bazodanowych może nie być zadawalająca. Pierwsza niedogodność
Bardziej szczegółowoMateriały dla finalistów
Materiały dla finalistów Malachoviacus Informaticus 2016 11 kwietnia 2016 Wprowadzenie Poniższy dokument zawiera opisy zagadnień, które będą niezbędne do rozwiązania zadań w drugim etapie konkursu. Polecamy
Bardziej szczegółowoPilz E-Shop więcej niż zwykłe zakupy w internecie
Pilz E-Shop więcej niż zwykłe zakupy w internecie Pilz E-Shop W sferze Business-to-Business dzisiejsze sklepy internetowe muszą oferować dużo więcej niż tylko dostępny przez całą dobę portal zakupowy ich
Bardziej szczegółowoSortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury
Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39
Bardziej szczegółowoKurs Adobe Photoshop Elements 11
Kurs Adobe Photoshop Elements 11 Gladiatorx1 Część III kursu zawiera opis interfejsu edytora zdjęć w TRYBIE SZYBKIEJ EDYCJI 2014-12- 12 Spis treści Część III- Edytor zdjęć... 2 Tryb Szybka edycja... 2
Bardziej szczegółowo5.4. 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 szczegółowoDTextra System Zarządzania Dokumentami
DTextra System Zarządzania Dokumentami 2012 1 S t r o n a Spis treści Wstęp... 4 Główne zadania oprogramowania... 4 Korzyści z wdrożenia... 4 Interfejs graficzny... 5 Bezpieczeństwo... 5 Wymagania systemowe...
Bardziej szczegółowoInformacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów
Eksploracja danych Piotr Lipiński Informacje ogólne Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów UWAGA: prezentacja to nie
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi
Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Podstawy Informatyki Basic Informatics Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Rodzaj przedmiotu: ogólny Poziom studiów: studia I stopnia forma studiów: studia stacjonarne Rodzaj
Bardziej szczegółowoLaboratorium 5: Tablice. Wyszukiwanie binarne
Wojciech Myszka Laboratorium 5: Tablice. Wyszukiwanie binarne 2016-05-07 09:02:17 +0200 1. Tablice Do tej pory nie było potrzeby odwoływać się do zmiennych złożonych. Programy były bardzo proste i korzystały
Bardziej szczegółowoOgólna instrukcja wykonywania inwentaryzacji w programie rc-hurt.
Ogólna instrukcja wykonywania inwentaryzacji w programie rc-hurt. Warszawa, 20 luty 2007 r. Założenia : W rc-hurt może byc zdefiniowana dowolna liczba magazynów, na których mogą znajdować się różne towary.
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoEfekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA
Symbol Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, specjalność: 1) Sieciowe systemy informatyczne. 2) Bazy danych Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA Ma wiedzę z matematyki
Bardziej szczegółowoTechnologia Flash cieszy się coraz większą popularnością. Liczba dostępnych
Flash i PHP 01 Technologia Flash cieszy się coraz większą popularnością. Liczba dostępnych narzędzi do tworzenia prostych oraz złożonych interaktywnych animacji wzrasta z dnia na dzień. Trzeba przyznać,
Bardziej szczegółowoStruktury Danych i Złożoność Obliczeniowa
Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 1 Podstawowe struktury danych Tablica Najprostsza metoda przechowywania serii danych, zalety: prostota, wady: musimy wiedzieć, ile elementów chcemy przechowywać
Bardziej szczegółowoJak uczyć uczniów efektywnego uczenia się
Jak uczyć uczniów efektywnego uczenia się Ocenianie i jego cele Jednym z integralnych elementów współczesnego kształcenia jest ocenianie, które często jest postrzegane jako zbędne i kłopotliwe. Jednak
Bardziej szczegółowoPROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ. Opis działania raportów w ClearQuest
PROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ Opis działania raportów w ClearQuest Historia zmian Data Wersja Opis Autor 2008.08.26 1.0 Utworzenie dokumentu. Wersja bazowa dokumentu. 2009.12.11 1.1
Bardziej szczegółowoWłodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski. Bazy danych ITA-101. Wersja 1
Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski Bazy danych ITA-101 Wersja 1 Warszawa, wrzesień 2009 Wprowadzenie Informacje o kursie Opis kursu We współczesnej informatyce coraz większą
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENIANIA KLASA I KLASA II KLASA III
KRYTERIA OCENIANIA II ETAP EDUKACYJNY - JĘZYK ANGIELSKI KLASA I KLASA II KLASA III DOPUSZCZAJĄCY: rozumie proste polecenia nauczyciela, poparte gestem; rozumie proste zwroty grzecznościowe i proste pytania;
Bardziej szczegółowoAutomatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych
Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego
Bardziej szczegółowoProjektowanie bazy danych przykład
Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana
Bardziej szczegółowoZADANIE 1. Ważenie (14 pkt)
ZADANIE 1. Ważenie (14 pkt) Danych jest n przedmiotów o niewielkich gabarytach i różnych wagach. Jest też do dyspozycji waga z dwiema szalkami, ale nie ma odważników. Kładąc na wadze przedmioty a i b,
Bardziej szczegółowoProjektowanie Zorientowane na Dziedzinę. ang. Domain Driven Design
Projektowanie Zorientowane na Dziedzinę ang. Domain Driven Design 2 Projektowanie Stan posiadania Przypadki użycia Model dziedziny Operacje systemowe Kontrakty dla operacji systemowych Problemy do rozwiązania
Bardziej szczegółowoznalezienia elementu w zbiorze, gdy w nim jest; dołączenia nowego elementu w odpowiednie miejsce, aby zbiór pozostał nadal uporządkowany.
Przedstawiamy algorytmy porządkowania dowolnej liczby elementów, którymi mogą być liczby, jak również elementy o bardziej złożonej postaci (takie jak słowa i daty). Porządkowanie, nazywane również często
Bardziej szczegółowoMetody 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 szczegółowo10. Płatności Płatności Definicje
10 Płatności [ Płatności ] 63 10. Płatności Po zakończonych transakcjach, przychodzi czas na rozliczenie wystawionych dokumentów. Temu służy specjalnie przygotowany moduł Płatności. Dostęp do tego modułu
Bardziej szczegółowoDekompozycja w systemach wyszukiwania informacji
METODY DEKOMPOZYCJI: Dekompozycja w systemach wyszukiwania informacji ATRYBUTOWA OBIEKTOWA HIERARCHICZNA (zależna i wymuszona) Dekompozycje mają cel wtedy kiedy zachodzi któryś z poniższych warunków: Duża
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne na ocenę z informatyki KLASA III
Wymagania edukacyjne na ocenę z informatyki KLASA III 0. Logo [6 godz.] PODSTAWA PROGRAMOWA: Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji z wykorzystaniem komputera, stosowanie podejścia algorytmicznego.
Bardziej szczegółowoSzukanie rozwiązań funkcji uwikłanych (równań nieliniowych)
Szukanie rozwiązań funkcji uwikłanych (równań nieliniowych) Funkcja uwikłana (równanie nieliniowe) jest to funkcja, która nie jest przedstawiona jawnym przepisem, wzorem wyrażającym zależność wartości
Bardziej szczegółowoGrażyna Koba, Poradnik metodyczny. Informatyka dla gimnazjum Program nauczania wymagania na oceny PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA KLASA II
W rozporządzeniu MEN 1 określono, że Ocenianie osiągnięć edukacyjnych ucznia polega na rozpoznawaniu przez nauczycieli poziomu i postępów w opanowaniu przez ucznia wiadomości i umiejętności w stosunku
Bardziej szczegółowo2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base
1. Baza danych LibreOffice Base Jest to zbiór danych zapisanych zgodnie z określonymi regułami. W węższym znaczeniu obejmuje dane cyfrowe gromadzone zgodnie z zasadami przyjętymi dla danego programu komputerowego,
Bardziej szczegółowoLekcja : Tablice + pętle
Lekcja : Tablice + pętle Wprowadzenie Oczywiście wiesz już jak dużo można osiągnąć za pomocą tablic oraz jak dużo można osiągnąć za pomocą pętli, jednak tak naprawdę prawdziwe możliwości daje połączenie
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie 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 szczegółowoAlgorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych
Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2014/15 Znajdowanie maksimum w zbiorze
Bardziej szczegółowo5. Bazy danych Base Okno bazy danych
5. Bazy danych Base 5.1. Okno bazy danych Podobnie jak inne aplikacje środowiska OpenOffice, program do tworzenia baz danych uruchamia się po wybraniu polecenia Start/Programy/OpenOffice.org 2.4/OpenOffice.org
Bardziej szczegółowoPodstawy pracy w systemie Doradca.
Podstawy pracy w systemie Doradca. Wstęp. Program Doradca jest aplikacją systemu Windows typu klient- serwer. Oznacza to że baza z dokumentami, użytkownikami, klientami i innymi zasobami znajduje się na
Bardziej szczegółowoAlgorytmy przeszukiwania
Algorytmy przeszukiwania Przeszukiwanie liniowe Algorytm stosowany do poszukiwania elementu w zbiorze, o którym nic nie wiemy. Aby mieć pewność, że nie pominęliśmy żadnego elementu zbioru przeszukujemy
Bardziej szczegółowoPoszukiwane Łożyska Zawartość
Zawartość Wstęp... 2 Dodawanie rzeczy do listy poszukiwanych produktów:... 3 Produkty dodane w ciągu ostatnich 24 godzin... 4 Wyszukiwanie w sekcji Poszukiwanie... 5 1 Wstęp Ta strona BearingNet pozwala
Bardziej szczegółowoLiczby pierwsze. Kacper Żurek, uczeń w Gimnazjum nr 1 im. Jana Pawła II w Giżycku.
Liczby pierwsze Kacper Żurek, uczeń w Gimnazjum nr 1 im. Jana Pawła II w Giżycku. Liczbą pierwszą nazywany każdą taką liczbę naturalną, która posiada dokładnie dwa dzielniki naturalne, czyli jest podzielna
Bardziej szczegółowoProgramowanie w VB Proste algorytmy sortowania
Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Sortowanie bąbelkowe Algorytm sortowania bąbelkowego polega na porównywaniu par elementów leżących obok siebie i, jeśli jest to potrzebne, zmienianiu ich
Bardziej szczegółowo6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych
6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych Duża liczba danych przestrzennych oraz ich specyficzny charakter sprawiają, że do sprawnego funkcjonowania systemu, przetwarzania zgromadzonych w nim danych,
Bardziej szczegółowoNauczanie na odległość
P o l i t e c h n i k a W a r s z a w s k a Nauczanie na odległość a standaryzacja materiałów edukacyjnych Krzysztof Kaczmarski Nauczanie na odległość T Nauczanie ustawiczne T Studia przez Internet? T
Bardziej szczegółowoBydgoskie Centrum Archiwizacji Cyfrowej sp. z o.o.
STRONA GŁÓWNA ` Usługa earchiwizacja.pl przeznaczona jest zarówno dla osób indywidualnych, jak i firm. Wykorzystuje zasadę przetwarzania danych w chmurze. Pozwala to na dostęp do własnej bazy dokumentów
Bardziej szczegółowoImplementacja prototypu modułu dostępu do danych SkOs przy pomocy protokołu LDAP
Implementacja prototypu modułu dostępu do danych SkOs przy pomocy protokołu LDAP Wojciech Kowalczyk, Przemysław Curzytek 1 grudnia 2009 1 Częśćkonceptualna 1.1 Sformułowanie zadania projektowego SkOs,
Bardziej szczegółowoAnaliza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32
Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:
Bardziej szczegółowoInstrukcja użytkowania modułu oraz narzędzia Mapa hydrograficzna oraz narzędzia do przeprowadzenia analiz i tworzenia raportów
Instrukcja użytkowania modułu oraz narzędzia Mapa hydrograficzna oraz narzędzia do przeprowadzenia analiz i tworzenia raportów Dzisiaj zapoznamy się z funkcjonalnością serwisu pozwalającą na stworzenie
Bardziej szczegółowo