Weekly outline

  • Ακαδημαϊκό Έτος 2023-2024

    Το μάθημα προσφέρεται στα πλαίσια του ΔΠΜΣ "Επιστήμη Δεδομένων και Μηχανική Μάθηση", στους Υ.Δ. της ΣΗΜΜΥ, καθώς και σε άλλα μεταπτυχιακά προγράμματα (ΑΛΜΑ, ΕΜΕ, Μαθηματική Προτυποποίηση).

    Διαλέξεις

    • Παρασκευή, 13:15-16:00, αίθ. 002, Νέο Κτ. Ηλεκτρολόγων ΕΜΠ
      (οι φοιτητές του ΑΛΜΑ θα έχουν 1 πρόσθετη ώρα, 16:15-17:00)

    Έναρξη

    • Παρασκευή 23/2/2024

    Διδάσκοντες

    Βοηθός διδασκαλίας

    • Σταύρος Πετσαλάκης, Υ.Δ. (stpetsalakis@gmail.com)

    Βιβλιογραφία



  • 1η διάλεξη

    Διάλεξη 23/2

    • 2η Διάλεξη

      Διάλεξη 1/3

      Σύντομη επισκόπηση του clustering

      Clustering Techniques, The curse of dimensionality, Hierarchical clustering, K-means, BFR algorithm, Cure. (Διαφάνειες, 1-56).

      Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Ενότητες: 7.1, 7.2, 7.3 και 7.4.
      Περαιτέρω μελέτη:      [TSKK]  Κεφάλαιο 7

      • 3η Διάλεξη

        Διάλεξη 15/3

        Κατακερματισμός (hashing) I

        (διαφάνειες U. Zwick από μάθημα Advanced Algorithms, Tel Aviv University): 

        • Κλειστή και ανοιχτή διευθυνσιοδότηση. Universal hash families. Αλυσίδωση.
        • Παράγοντας φόρτου και επίδρασή του στον χρόνο εκτέλεσης.

        Παρουσιάστηκαν οι διαφάνειες 1-20.

        Προτεινόμενη μελέτη: σημειώσεις (και αναφορές που περιέχονται).

        • 4η Διάλεξη

          Διάλεξη 29/3

          Κατακερματισμός (hashing) II

          (διαφάνειες U. Zwick από μάθημα Advanced Algorithms, Tel Aviv University): 

          • Επιθυμητές ιδιότητες. Καθολικότητα και k-ανεξαρτησία. Carter-Wegman Universal hash family. 
          • Ανάλυση χρόνου βασικών πράξεων στην κλειστή και ανοιχτή διεθυνσιοδότηση.
          • Μέθοδοι διερεύνησης στην ανοιχτή διευθυνσιοδότηση.
          • Τέλειος κατακερματισμός (perfect hashing). Κατακερματισμός κούκου (Cuckoo hashing). 

          Παρουσιάστηκαν οι διαφάνειες 14-20 (επανάληψη) και 21-54.

          Προτεινόμενη μελέτη: σημειώσεις (και αναφορές που περιέχονται).

          • 5η Διάλεξη

            Διάλεξη 5/4

            • Εξόρυξη κανόνων συσχέτισης και συνόλων στοιχείων που εμφανίζονται συχνά σε μεγάλα δεδομένα. 
            • Αλγόριθμος A-priori και FP-Growth. 

            Διαφάνειες

            Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] κεφ. 6 (link) (ενότητες 6.1, 6.2). Συμπληρωματικά: [TSKK] κεφ. 6 (link) (ενότητες 6.1, 6.2).

            • 6η διάλεξη

              Διάλεξη 12/4

              Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] κεφ. 6 (link) [ενότητες 6.3, 6.4].

              Δείτε ακόμη: [TSKK] κεφ. 6 (link) (ενότητα 6.5).

              • 7η Διάλεξη

                Διάλεξη 19/4

                Community Detection Ι

                • Εισαγωγή σε community detection. Edge Betweeness και Modularity. 
                • Αλγόριθμος Girvan-Newman. 
                     Διαφάνειες (1-23).
                     Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] 10.1 και 10.2

                • Αλγόριθμος Louvain (σύντομη αναφορά).
                  Προτεινόμενη μελέτη (προαιρετική): σχετικό paper.

                • 8η Διάλεξη

                  Διάλεξη 26/4

                  Community Detection II


                  • 9η Διάλεξη

                    Διάλεξη 17/5

                    Recommendation Systems

                    The long Tail, Utility Matrix, Content Based Recommendation Systems, Item Profile, User Profile

                        

                    Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο: 9  

                    • 10η Διάλεξη

                      Διάλεξη 24/05/2023

                      Recommendation Systems

                      Collaborative Filtering, Finding Similar Users, Rating prediction, User - User , Item - Item

                      Hybrid Methods, Combining Global Baseline estimate and Collaborative Filtering

                          

                           Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο: 9  


                      Link Analysis

                      Definition of Page Rank, Structure of the Web 

                      Power Iteration method, Avoiding Dead Ends, Spider Traps and Taxation Efficient Computation of Page Rank, Efficient Approaches to Page Rank Iteration 

                      Διαφάνειες, 1-45

                      Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο: 5



                      • 11η Διάλεξη

                        Διάλεξη 31/6

                        Link Analysis

                        Random Teleports, Computing Page Rank (Matrix Formulation, Rearranging the Equation, Sparse Matrix Formulation and Enconding, Block stripe Analysis)  

                        Διαφάνειες, 46-60

                        Topic Specific Page Rank,  Measuring Proximity in Graphs (Διαφάνειες 1-20)

                        Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο 5


                        Advertising on the web

                          

                              Adwords problem, the Balance Algorithm                                                                      

                              Διαφάνειες (1-34)

                              Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο 8