Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 390)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Comparison of iterative matrix methods for information retrieval
Název práce v češtině: Porovnání iteračních maticových metod pro získávání informací
Název v anglickém jazyce: Comparison of iterative matrix methods for information retrieval
Klíčová slova: získávání informací|latentní sémantické indexování|iterační metody|numerická lineární algebra|konečná přesnost
Klíčová slova anglicky: information retrieval|latent semantic indexing|iterative methods|numerical linear algebra|finite precision
Akademický rok vypsání: 2021/2022
Typ práce: bakalářská práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra numerické matematiky (32-KNM)
Vedoucí / školitel: doc. Erin Claire Carson, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 24.08.2021
Datum zadání: 24.08.2021
Datum potvrzení stud. oddělením: 08.10.2021
Datum a čas obhajoby: 14.06.2022 09:00
Datum odevzdání elektronické podoby:07.05.2022
Datum odevzdání tištěné podoby:16.05.2022
Datum proběhlé obhajoby: 14.06.2022
Oponenti: Stefano Pozza, Dr., Ph.D.
 
 
 
Zásady pro vypracování
The thesis will focus on the Lanczos method (and other methods such as the power method) used in the context of informational retrieval. The thesis will involve a review of the background and mathematics behind informational retrieval and the different methods (both direct and iterative) used, as well as an experimental study comparing the numerical behavior of Lanczos and another method, in both single and double precision, in terms of precision and recall for 2 or more datasets.
Seznam odborné literatury
*Eldén, Lars. Matrix methods in data mining and pattern recognition. Vol. 15. Siam, 2019.
*Strang, Gilbert. Linear algebra and learning from data. Wellesley-Cambridge Press, 2019.
*Eldén, Lars. "Numerical linear algebra in data mining." Acta Numerica 15 (2006): 327-384.
Předběžná náplň práce
Data Mining and informatics is a huge emerging topic, attracting interest from both industry and academia. Methods in data mining are, at their core, based in numerical linear algebra. Iterative methods in numerical linear algebra have a wide variety of applications, including analyzing text, web search engines, and optimizing neural networks. This thesis involves exploring the use of iterative methods within data science applications.
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce
Data Mining and informatics is a huge emerging topic, attracting interest from both industry and academia. Methods in data mining are, at their core, based in numerical linear algebra. Iterative methods in numerical linear algebra have a wide variety of applications, including analyzing text, web search engines, and optimizing neural networks. This thesis involves exploring the use of iterative methods within data science applications.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK