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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Web Graph: Learning Models for Prediction and Evolution Monitoring

Obiettivo

Data intensive systems flourish in the last decades with an ever increasing rate of data production. A characteristic such case is the Web graph. Given the dynamism of the Web we aim to study the Web graph in terms of learning models and monitoring its evolution. The main problems we study are: • identification of trends and patterns in the web graph, using the spectral properties of the evolving web adjacency matrix. • monitoring of web pages’ ranking over time, and prediction of pages web ranking. • learn models for the evolving web graph with statistical learning techniques. The results of the proposed research will be a framework of approaches and algorithms that will enable effective and efficient: - Query based top-k list predictions (future and historical ones) - Prediction based crawling: based on our ranking predictive modeling, crawling resources can be optimized maintaining at the same time a satisfactory top-k quality All the above are profoundly beneficial for resource management in the context of large scale Web search, and the added value of the above will be the potential use of these techniques by the Web search industry.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-2007-2-2-ERG
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-ERG - European Re-integration Grants (ERG)

Coordinatore

ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOLOGIES TIS PLIROFORIAS, TON EPIKOINONION KAI TIS GNOSIS
Contributo UE
€ 45 000,00
Indirizzo
ARTEMIDOS 6 KAI EPIDAVROU
151 25 Maroussi
Grecia

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Regione
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato
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