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Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Innovazione Tecnologica (Anno Accademico 2022/2023) - Digital Technologies for Industry 4.0

Big Data Platforms



Docenti video: Luigi Laura - Università Telematica Internazionale UNINETTUNO (Roma - Italy), Marco Pirrone - CKH Innovations Opportunities Development (Londra)

Videolezione

Lezione n. 1: MAP-REDUCE
   Single Node vs. Cluster Architecture
   Redundant Storage & Distributed File System
   MapReduce: Overview
   Refinement & Implementation 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 2: FREQUENT ITEMSET Part one
   The market basket model
   Association Rules
   Computational Model
   Finding frequent pair 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 3: FREQUENT ITEMSET Part two
   A-priori Algorithm
   PCY (Park-Chen-Yu) Algorithm
   Multistage Algorithm
   Multihash Algorithm
   Frequent itemsets in 2 passes or less
   Frequent itemsets in 2 passes or less 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 4: FIND SIMILAR ITEMS Part one
   Finding Similar Sets
   Shingling
   MinHashing 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 5: FIND SIMILAR ITEMS Part two
   Locality-Sensitive Hashing
   Tuning LSH parameters 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 6: CLUSTERING Part one
   The problem of Clustering
   Hierarchical Clustering
   k-means clustering 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 7: CLUSTERING Part two
   BFR Algorithm
   The CURE Algorithm 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 8: RECOMMENDER SYSTEMS Part one
   Overview
   Types of Recommendations
   Content-Based Systems 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 9: RECOMMENDER SYSTEMS Part two
   Collaborative Filtering (user-user)
   Collaborative Filtering (item-item)
   Evaluating Recommender Systems 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 10: DIMENSIONALITY REDUCTION Part one
   Dimensional Reduction Overview
   SVD Decomposition
   Dimensional Reduction with SVD 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 11: DIMENSIONALITY REDUCTION Part two
   Example of SVD
   Eigen-decomposition
   CUR decomposition 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 12: ANALYSIS OF LARGE GRAPHS Part one
   Graph Data
   Page Rank: the flow formulation
   Page Rank: the Matrix formulation 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 13: ANALYSIS OF LARGE GRAPHS Part two
   Page Rank: Power Iteration Method
   Page Rank: the Google formulation 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 14: ANALYSIS OF LARGE GRAPHS Part three
   How do we actually compute the PageRank?
   Computing PageRank on Big Graphs
   Topic-Specific PageRank 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 15: ANALYSIS OF LARGE GRAPHS Part four
   Application to Measuring Proximity in Graphs
   The Web Spam and Term Spam
   Spam Farming and Link Spam
   Combating the Web Spam
   HITS: Hubs and Authorities 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 16: ADVERTISING ON THE WEB
   Online Bipartite Matching and Greedy Algorithm
   Performance Based Web Advertising 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 17: LARGE SCALE MACHINE LEARNING Part one
   Neirest Neighbor
   Support Vector Machines
   SVM: Deriving the margin 		Vai alla lezione Marco Pirrone
Lezione n. 18: LARGE SCALE MACHINE LEARNING Part two
   SVM: How to compute the margin?
   Decision Trees 		Vai alla lezione Marco Pirrone