Libri di Massimo Melucci

Il testo si rivolge agli studenti di Basi di dati e sistemi informativi dei Dipartimenti di Economia, Ingegneria, Matematica, Statistica e, in generale, degli ambiti in cui l'informatica è materia di studio universitario. Con questo testo si fornisce un'introduzione ai fondamenti di progettazione, gestione e analisi delle basi di dati adatta ai corsi in cui lo studente ha una conoscenza anche solo iniziale dell'Informatica.

Il testo si rivolge agli studenti di Basi di dati e sistemi informativi dei Dipartimenti di Economia, Ingegneria, Matematica, Statistica e, in generale, degli ambiti in cui l'informatica è materia di studio universitario. Con questo testo si fornisce un'introduzione ai fondamenti di progettazione, gestione e analisi delle basi di dati adatta ai corsi in cui lo studente ha una conoscenza anche solo iniziale dell'Informatica.

Il testo si rivolge agli studenti di Basi di dati e sistemi informativi dei Dipartimenti di Economia, Ingegneria, Matematica, Statistica e, in generale, degli ambiti in cui l'informatica è materia di studio universitario. Con questo testo si fornisce un'introduzione ai fondamenti di progettazione, gestione e analisi delle basi di dati adatta ai corsi in cui lo studente ha una conoscenza anche solo iniziale dell'Informatica.

Rivolto agli studenti e ai ricercatori di information retrieval, basi di dati e sistemi informativi dei dipartimenti di ingegneria, informatica, economia e statistica, ma anche ai professionisti dell'informatica interessati agli argomenti in qualità di utenti e di progettisti di sistemi informativi, il libro fornisce un'introduzione alle principali problematiche teoriche, metodologiche e implementative dei sistemi di information retrieval che influenzano la progettazione e la realizzazione dei motori di ricerca. L'autore affronta tutti gli aspetti fondamentali dell'indicizzazione automatica del contenuto informativo, del reperimento e ordinamento dei dati e della valutazione dei sistemi, descrivendo inoltre i principali modelli teorici e le tecniche avanzate di indicizzazione e reperimento. Presenta infine i metodi principali di machine learning e alcuni temi e applicazioni sviluppati più di recente. Al termine di ciascuno dei dieci capitoli il lettore è invitato a rispondere a quesiti per verificare le conoscenze acquisite e può consultare i riferimenti bibliografici proposti in modo argomentato per approfondire i temi appena trattati o avvicinarsi a quelli non presenti nel libro.