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Apprendimento automatico delle relazioni fra documenti dal web
dc.contributor.advisor | Garbarino, Davide <1993> | |
dc.contributor.advisor | Barla, Annalisa <1977> | |
dc.contributor.author | Riva, Davide <1995> | |
dc.date.accessioned | 2020-11-05T15:01:39Z | |
dc.date.available | 2020-11-05T15:01:39Z | |
dc.date.issued | 2020-10-29 | |
dc.identifier.uri | https://unire.unige.it/handle/123456789/3219 | |
dc.description.abstract | L'inferenza di reti è il processo mediante il quale si rivelano le relazioni tra i dati, particolarmente efficace in biologia per ricostruire le Gene Regulatory Networks (GRN). In passato sono stati proposti metodi supervisionati per modellare un grafo di documenti, predicendo quindi i link. In questa tesi proponiamo un approccio non supervisionato per estrarre un grafo non diretto e non pesato data una collezione di documenti. In particolare presentiamo una pipeline per costruire ed usare un dataset composto da pagine di un dato sito web. | it_IT |
dc.description.abstract | Network inference is the process of uncovering relations between data, particularly effective in biology to reconstruct Gene Regulatory Networks (GRN). Supervised methods were also proposed in the past to model a network of documents and predict links between them. In this thesis, we propose an unsupervised approach to extract an undirected and unweighted graph given a collection of texts. In particular, we present a pipeline to construct and use a dataset composed of pages of a given website. | en_UK |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.title | Apprendimento automatico delle relazioni fra documenti dal web | it_IT |
dc.title.alternative | Learning relational models from networked data on the web | en_UK |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
dc.subject.miur | INF/01 - INFORMATICA | |
dc.publisher.name | Università degli studi di Genova | |
dc.date.academicyear | 2019/2020 | |
dc.description.corsolaurea | 10852 - COMPUTER SCIENCE | |
dc.description.area | 7 - SCIENZE MAT.FIS.NAT. | |
dc.description.department | 100023 - DIPARTIMENTO DI INFORMATICA, BIOINGEGNERIA, ROBOTICA E INGEGNERIA DEI SISTEMI |
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Laurea Magistrale [5659]