Topic outline

  • General

    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 (έναρξη 2/3/2022)

    • Τετάρτη, 08:45-11:30, αίθ. 013, Ν. Κτ. Ηλεκτρολόγων ΕΜΠ
    • Διαδικτυακά: σύνδεσμος webex (meeting number: 2733 753 7648, password: ads2022@NTUA)
      Προσοχή: η παρακολούθηση με αυτόν τον τρόπο αφορά μόνο όσους έχουν ειδικά θέματα υγείας, που καθιστούν την φυσική παρακολούθηση επίφοβη. Επιπλέον, δεν μπορούμε να εγγυηθούμε την τεχνική αρτιότητα της μετάδοσης.

    Διδάσκοντες

    Βοηθός διδασκαλίας

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

    Βιβλιογραφία



  • Διαλέξη 2/3/2022

    • Εισαγωγή - διαδικαστικά (διαφάνειες). 
    • Εξόρυξη κανόνων συσχέτισης και συνόλων στοιχείων που εμφανίζονται συχνά σε μεγάλα δεδομένα. 
    • Αλγόριθμος A-priori (διαφάνειες: 1-17).

    Βίντεο της διάλεξης (λόγω τεχνικού προβλήματος καταγράφηκε ένα μέρος μόνο)
    [ΠΡΟΣΟΧΗ: Απαιτείται συνθηματικό για την πρόσβαση. Το υλικό των διαλέξεων προορίζεται αποκλειστικά για προσωπική χρήση των φοιτητών του μαθήματος και δεν επιτρέπεται η ανάρτησή του ή μεταφόρτωσή του σε οποιοδήποτε άλλο site ή μέσο. Ισχύουν περιορισμοί προστασίας προσωπικών δεδομένων.]

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

    • Διάλεξη 9/3/2022


      Βίντεο της διάλεξης [ΠΡΟΣΟΧΗ: Απαιτείται συνθηματικό για την πρόσβαση. Ισχύουν περιορισμοί προστασίας προσωπικών δεδομένων, δείτε παραπάνω.]

      Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] κεφ. 6 (link) [ενότητες 6.3, 6.4].
      Δείτε ακόμη: [TSKK] κεφ. 6 (link) (ενότητα 6.5), και βίντεο περυσινής διάλεξης 

      • Διάλεξη 16/3/2022

        Εξόρυξη συχνών συνόλων στοιχείων (μέρος 3) :



        Προτεινόμενη μελέτη: [TSKK] κεφ. 6 (link) [ενότητες 6.1, 6.3, 6.4, 6.6 και 6.7]. Δείτε και [MMDS] κεφ. 6 (link) [ενότητα 6.1].

        • Διάλεξη 23/3/2022

          Σύντομη επισκόπηση του clustering

          Clustering Techniques, The curse of dimensionality, Hierarchical clustering, K-means, BFR algorithm. (Διαφάνειες, 1-47).

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

          • Διάλεξη 30/3/2022

            Clustering

            CURE (Διαφάνειες, 48-56)

            Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Ενότητες: 7.1, 7.2, 7.3 και 7.4.

            Περαιτέρω μελέτη: [TSKK]  Κεφάλαιο 7


            Link Analysis

            Definition of Page Rank, Structure of the Web (Διαφάνειες, 1-15)

            Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο: 5



            • Διάλεξη 6/4/2022

              Link Analysis

              Power Iteration method, Avoiding Dead Ends, Spider Traps and Taxation Efficient Computation of Page Rank, Efficient Approaches to Page Rank Iteration (Διαφάνειες, 15-45)


              Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο: 5


              • Διάλεξη 13/4/2022

                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, Sim Rank, Web Spam, Term Spam, Spam Farming, Link Spamming (Διαφάνειες 1-35)

                Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο: 5


                • Διάλεξη 4/5/2022

                  Κατακερματισμός (hashing)  

                  (slides [1-24] U. Zwick, από μάθημα Advanced Algorithms, Tel Aviv University): 

                  • Κλειστή και ανοιχτή διευθυνσιοδότηση. Universal hash families. Αλυσίδωση.
                  • Παράγοντας φόρτου και ανάλυση χρόνου εκτέλεσης βασικών πράξεων.
                  Προτεινόμενη μελέτη: σημειώσεις (και αναφορές που περιέχονται)

                  • Διάλεξη 11/5

                    Κατακερματισμός (hashing)  

                    (slides [25-54] U. Zwick, από μάθημα Advanced Algorithms, Tel Aviv University): 

                    • Ανοιχτή διευθυνσιοδότηση. Γραμμική και τετραγωνική διερεύνηση. Διπλός κατακερματισμός.
                    • Παράγοντας φόρτου και ανάλυση χρόνου εκτέλεσης βασικών πράξεων.
                    • Τέλειος κατακερματισμός. Κατακερματισμός κούκου (cuckoo hashing).

                    Προτεινόμενη μελέτη: σημειώσεις (και αναφορές που περιέχονται)

                    Link Analysis

                    • Trust Rank algorithm (Combating Link Spam)
                    • Spam Mass
                    • Hubs and Authorities (Hits Algorithm)

                    (Διαφάνειες, MMDS 36-60)

                    Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο: 5


                    • Διάλεξη 25/5

                      Recommendation Systems

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

                      • 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  





                      • Διάλεξη 1/6

                        Community Detection

                        • 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.

                        • Διάλεξη 8/6


                          • Advertising on the web  

                                On-line Algoithms, Greedy Algorithms, Competitive Ratio, Matching problem, Adwords problem, the Balance Algorithm.                                                                      Διαφάνειες (1-34)

                                Προτεινόμενη μελέτη: [MMDS] Κεφάλαιο 8