Búsqueda y Análisis de la Información

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Créditos
6
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
CS
Els grans respositoris de dades semi-estructurades com ara text, i en especial la web, necessiten tècniques especialitzades per ser cercades i analitzades eficientment. L'assignatura cobreix tècniques de cerca i anàlisi de textos i altra informació semi-estructurada, d'estructurs enllaçades i en particular la web i les xarxes socials, els sistemes recomanadors com a manera de complementar la cerca a iniciativa de l'usuari, i algunes tècniques algorísmiques i estructures de dades particularment útils amb dades massives.

Profesores

Responsable

  • Ricard Gavaldà Mestre ( )

Otros

  • René Alquezar Mancho ( )

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
0

Competencias

Competencias Técnicas

Competencias técnicas

  • CE1 - Utilizar con destreza los conceptos y métodos matemáticos que subyacen los problemas de la ciencia y la ingeniería de los datos.
  • CE4 - Utilizar los sistemas de computación actuales, incluidos sistemas de alto rendimiento, para el proceso de grandes volúmenes de datos desde el conocimiento de su estructura, funcionamiento y particularidades.
  • CE6 - Construir o utilizar sistemas de procesado y comprensión del lenguaje escrito, integrándolo en otros sistemas dirigidos por los datos. Diseñar sistemas de búsqueda de información textual o hipertextual y de análisis de redes sociales.
  • CE7 - Demostrar conocimiento y capacidad de aplicación de las herramientas necesarias para el almacenaje, el procesamiento y el acceso a los datos.

Competencias Transversales

Transversales

  • CT4 - Trabajo en equipo. Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.
  • CT5 - Uso solvente de los recursos de información. Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión.
  • CT6 - Aprendizaje autónomo. Detectar deficiencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar dicho conocimiento.
  • CT7 - Tercera lengua. Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.

Básicas

  • CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
  • CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
  • CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG2 - Elegir y aplicar los métodos y técnicas más adecuados a un problema definido por datos que representen un reto por su volumen, velocidad, variedad o heterogeneidad, incluidos métodos informáticos, matemáticos, estadísticos y de procesado de la señal.
  • CG3 - Trabajar en equipos y proyectos multidisciplinares relacionados con el procesado y explotación de datos complejos, interactuando fluidamente con ingenieros y profesionales de otras disciplinas.
  • CG4 - Identificar oportunidades para aplicaciones innovadoras orientadas a datos en entornos tecnológicos en continua evolución.
  • CG5 - Poder recurrir a conocimientos fundamentales y metodologías de trabajo sólidas adquiridos durante los estudios para adaptarse a los nuevos escenarios tecnológicos del futuro.

Objetivos

  1. Describir diferentes modelos para evaluar similaridad entre textos, y cómo se aplican a la búsqueda textual. Decidir cuál de los modelos es el más adecuado a un escenario concreto que involucra búsqueda de textos. Implementar los modelos desde cero (en un sistema muy básico) o sobre un sistema de indexación de textos que sea altamente escalable.
    Competencias relacionadas: CE1, CE4, CE6, CE7, CT5, CT6, CT7, CG2, CG4, CG5, CB2, CB3,
  2. Describir las ventajas, de cara a efectuar búsquedas efectivas, de utilizar la información dada por los enlaces en estructuras hiperenllaçades, como la web, las redes sociales digitales, y la web semántica. Describir los principales parámetros que se usan para caracterizar estas estructuras enlazadas. Reproducir los algoritmos más utilizados para establecer importancia en estas estructuras (p.ej. pagerank), para descubrir estructura en ellas (por ejemplo, descubrimiento de comunidades) y para mejorar los resultados de búsqueda propuestas por un usuario. Implementar estos algoritmos desde cero en un sistema muy básico, o encima de sistemas de procesamiento de datos masivas de manera que puedan escalar.
    Competencias relacionadas: CE1, CE4, CE6, CE7, CT5, CT6, CT7, CG2, CG4, CG5, CB2, CB3,
  3. Evaluar la efectividad de sistemas de búsqueda en sistemas complejos, describiéndola en términos de medidas duras como "recall" y "precisión" pero también en términos de medidas blandas como la satisfacción de los usuarios, la novedad y la finalización de tareas . Adaptar el funcionamiento y la presentación de sistemas de búsqueda de información con el feedback de la experiencia de usuarios metódicamente recogida.
    Competencias relacionadas: CE1, CT4, CT5, CT6, CT7, CG3, CG4, CG5, CB2, CB3, CB4,
  4. Definir el problema de la recomendación y las diferencias con otros problemas relacionados con información previamente almacenada (búsqueda, aprendizaje, ...). Describir los principales abordajes al problema de la recomendación de items y las ventajas e inconvenientes de cada uno. Describir los principales algoritmos de cada uno de los abordajes. Ser capaz de implementar versiones básicas desde cero, o versiones avanzadas encima de sistemas de procesamiento masivos de datos. Evaluar la efectividad de sistemas de recomendación, tanto en términos de medidas duras como de medidas blandas como la satisfacción del usuario. Decidir las formas de recomendación más adecuadas a escenarios reales simples, incluyendo la caracterización de los usuarios potenciales.
    Competencias relacionadas: CE1, CE4, CE7, CT5, CT6, CT7, CG2, CG4, CG5, CB2, CB3, CB4,
  5. Recurrir de manera a paradigmas algorítmicos conocidos para tratar con problemas de datos caracterizados por alto volumen y alta velocidad. Incluyen: algoritmos de "streaming" que tratan flujos de datos con poco tiempo por elemento, y poca memoria. Algoritmos para responder preguntas de proximidad, en particular con información geolocalizada. Algoritmos que utilizan muestreo para extraer conclusiones fiables sobre grandes volúmenes de datos. Integración de las técnicas vistas en el resto del curso con técnicas algorítmicas de otras asignaturas, tales como "machine learning", "clustering" y "pattern mining". Técnicas para tratar con datos sensibles, tales como anonimización y "privacy-preserving machine learning". "Caching" consistente y distribuido.
    Competencias relacionadas: CE1, CE4, CE7, CT5, CT6, CT7, CG2, CG4, CG5, CB2, CB3,
  6. Integrar las técnicas descritas en los anteriores objetivos en un proyecto pequeño pero realista. Tener la capacidad para diseñar la arquitectura de un sistema complejo y elegir las técnicas, y las tecnologías vistas con anterioridad durante el curso que se aplicarían. El objetivo no es finalizar la implementación del sistema, sino llegar a un nivel de detalle del diseño que permitiera encargó a un equipo de programación su finalización.
    Competencias relacionadas: CE1, CE4, CE6, CE7, CT4, CT5, CT7, CG2, CG3, CG4, CG5, CB2, CB4,
  7. Evaluar de manera elemental las implicaciones de los sistemas que se aprenden a construir en la asignatura en cuanto a privacidad, seguridad, ética y derechos de las personas. Se entiende por "de manera elemental" ser capaz de detectar que estas implicaciones son suficientemente significativas como para buscar la opinión de un expertos en la materia, en particular en relación al RGPD y la necesidad de llevar a cabo análisis de riesgo y impacto.
    Competencias relacionadas: CE7, CT5, CG4, CB2, CB3, CB4,

Contenidos

  1. Búsqueda y análisis de información textual
    Models booleà i vectorial. Cerca basada en paraules clau. Preprocés dels textos. Indexació. Avaluació d'estratègies de cerca. Formació de grups i classificació de textos. Models generatius (LSI, LDA).
  2. Búesqueda y análisis en estructuras enlazadas
    La web: Algorísmes d'avaluació en estructures hiperenllaçades. "Crawling" i "scraping". Xarxes socials: Mesures de centralitat. Comunitats. Influència. Web semàntica.
  3. Recomendación
    Sistemes recomanadors. Recomanació basada en contingut i recomanació basada en la comunitat ("collaborative filtering"). Consideracions pràctiques.
  4. Algortimos para datos masivos
    Resums (sketches) i fluxos de dades (streaming). Mostratge (sampling). Preguntes de proximitat. Dades geolocalitzades. "Caching" consistent i distribuït. Tractament de dades sensibles: anonimització, "end-to-end encryption" i "privacy-preserving machine learning"

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Activitat sobre el contingut "Cerca i anàlisi d'informació textual"

A teoria, el professor presenta les motivacions i principals conceptes, i en acabar professor i estudiants resolen conjuntament 2-3 problemes de consolidació. A laboratori, els estudiants resolen un cas relacionat amb el contingut.
Objetivos: 1 3 6 7
Contenidos:
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
6h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

Activitat sobre el contingut "Cerca i anàlisi en estructures enllaçades"

A teoria, el professor presenta les motivacions i principals conceptes, i en acabar professor i estudiants resolen conjuntament 2-3 problemes de consolidació. A laboratori, els estudiants resolen un cas relacionat amb el contingut.
Objetivos: 2 6 7
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
6h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

Activitat sobre el tema "Recomanació"

A teoria, el professor presenta les motivacions i principals conceptes, i en acabar professor i estudiants resolen conjuntament 2-3 problemes de consolidació. A laboratori, els estudiants resolen un cas relacionat amb el contingut.
Objetivos: 4 6 7
Contenidos:
Teoría
4h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
8h

Activitat sobre el contingut "Algorismes per a dades massives"

A teoria, el professor presenta les motivacions i principals conceptes, i en acabar professor i estudiants resolen conjuntament 2-3 problemes de consolidació. A laboratori, els estudiants resolen un cas relacionat amb el contingut.
Objetivos: 5 6 7
Contenidos:
Teoría
8h
Problemas
0h
Laboratorio
8h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
18h

Integració. Construcció de sistemes reals. Implicacions en privacitat, seguretat i drets de les persones.

A teoria, el professor presenta les motivacions i principals conceptes, i en acabar professor i estudiants resolen conjuntament 2-3 problemes de consolidació. A laboratori, els estudiants resolen un cas relacionat amb el contingut.
Objetivos: 6 7
Teoría
4h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
8h

Examen parcial

Resolució de l'examen final fora de classe. L'estudiant tindrà 1 setmana per lliurar la seva solució des que es publica l'enunciat.
Objetivos: 1 2 3
Semana: 7
Tipo: examen de teoría
Teoría
3h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
10h

Examen final

Resolució de l'examen final, un cop acabat el període de docència, en una aula i un temps determinat.
Objetivos: 1 2 3 4 5 7
Semana: 15 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: examen final
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
3h
Aprendizaje autónomo
12h

Metodología docente

Classes "de teoria" expositives per part del professor. Es proposaran un cert nombre d'exercicis a resoldre fora de classe per a la propera sessió.

Classes "de teoria" dedicades a la resolució. Es comentaran en comú les solucions dels exercicis proposats a la/les sessions precedents. S'esperarà que els estudiants hagin intentat resoldre'ls.

Classes "de laboratori": A partir d'un guió que rebran al principi de la sessió, els estudiants duran a terme alguna tasca amb ordinador per consolidar els conceptes vistos a les classes de "teoria". Típicament serà l'implementació i experimentació amb algun algorisme, o l'anàlisi d'algun conjunt de dades.

Método de evaluación

P = nota de un examen parcial take-home a mitad del curso.
F = nota de un examen final.
L = nota de los informes a librar sobre les sesiones de laboratorio.

La nota final se calculará como max(60% F, 20% P + 40% F) + 40% L.

Bibliografía

Básica:

Capacidades previas

Les donades per les assignatures dels Quadrimestres 1 a 4 del grau. L'assignatura és en bona part "comprensiva" de molt el fet anteriorment, i especialment conceptes de matemàtica (discreta, àlgebra, una mica de càlcul), probabilitat i estadística, algorísmia general (en particular, de grafs), aprenentatge automàtic i anàlisi de dades, bases de dades, i sistemes de computadors distribuïts i paral·lels.