PROPOSTE DI TESI e/o STAGE

Tesi magistrale in "Visual analytics techniques for information retrieval" - Tesi assegnata

 
 
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Tesi magistrale in "Visual analytics techniques for information retrieval" - Tesi assegnata
di Silvello Gianmaria - mercoledì, 19 aprile 2017, 12:47
 

UPDATE: Tesi assegnata. Nel caso siate interessati all'argomento, possiamo discutere delle tesi alternative in quest'ambito di ricerca. 

La valutazione nel reperimento dell'informazione produce grandi quantità di dati sperimentali che è necessario analizzare nel dettaglio per comprendere come migliorare un motore di ricerca o per determinarne un malfunzionamento (failure analysis). 

Tecniche avanzate di visualizzazione delle informazioni e di visual analytics sono strumenti efficaci per rendere interattiva, dinamica e intuitiva l'analisi dei dati della valutazione. 

Si propongono tesi di laurea magistrale per studenti di ingegneria informatica che prevedono la realizzazione di applicazioni Web per la visualizzazione interattiva di grandi moli di dati derivanti dalle operazioni di valutazione sperimentale nel reperimento dell'informazione. 

Lo studente dovrà risolvere problemi computazionali legati alla gestione in memoria centrale di grandi moli di dati e proporre delle visualizzazioni efficaci per l'esplorazione e la comprensione di questi dati.

Durante lo sviluppo della tesi si imparerà a realizzare applicazioni Web e in particolare ad utilizzare librerie Javascript come D3 (https://d3js.org/) e JQuery (https://jquery.com/).

Requisiti: Si richiede di aver seguito e superato il corso di reperimento dell'informazione. Si richiede la conoscenza almeno di base di HTML, CSS e Javascript. 

Per maggiori informazioni scrivere a Gianmaria Silvello: silvello@dei.unipd.it

Riferimenti utili:

M. Angelini, N. Ferro, G. Santucci and G. Silvello (2014). "A Visual Tool for Information Retrieval Performance Evaluation and Failure Analysis", Journal of Visual Languages and Computing, 25(4):394–413, Elsevier, August 2014. http://www.dei.unipd.it/~silvello/papers/2014-JVLC-Elsevier.pdf