iWAP: ASingle Pass Approach for Web Access Sequential Pattern Mining

With the explosive growth of data availability on the World Wide Web, web usage mining becomes very essential for improving designs of websites, analyzing system performance as well as network communications, understanding user reaction, motivation and building adaptive websites. Web Access Pattern mining (WAP-mine) is a sequential pattern mining technique for discovering frequent web log access sequences. It first stores the frequent part of original web access sequence database on a prefix tree called WAP-tree and mines the frequent sequences from that tree according to a user given minimum support threshold. Therefore, this method is not applicable for incremental and interactive mining. In this paper, we propose an algorithm, improved Web Access Pattern (iWAP) mining, to find web access patterns from web logs more efficiently than the WAP-mine algorithm. Our proposed approach can discover all web access sequential patterns with a single pass of web log databases. Moreover, it is applicable for interactive and incremental mining which are not provided by the earlier one. The experimental and performance studies show that the proposed algorithm is in general an order of magnitude faster than the existing WAP-mine algorithm

Repository Model for Intangible Heritage “The Malay Scenario”

Culture heritage is identity of country, community and group of people. Intangible culture is a common practice, in the community. Continuously  re-created and transmitted. However, culture can only have continuity if people enjoy the conditions to produce and re-created.  This paper try to identify the factor of contributing archiving intangible heritage before develop a model as a guideline to archive culture heritage especially intangible heritage via ICT exploitation. This standard model as a kick-start of intangible study and also as guidelines for culture institution in Malaysia to archiving their intangible heritage and make it available for other researcher and the future generation

Extending YAGO4 Knowledge Graph with Geospatial Knowledge

To YAGO είναι μία από τις μεγαλύτερες βάσεις γνώσης που διαθέτει τα δεδομένα της ως Ανοικτά Διασυνδεδεμένα Δεδομένα. Η τελευταία της έκδοση, YAGO4, συνδιάζει τους λεπτομερείς περιορισμούς με τις πλούσιες οντότητες που παρέχονται από το schema.org και το Wikidata, αντίστοιχα. Με αυτό τον τρόπο, προκύπτουν 2 δισεκατομμύρια "σταθερές" τριάδες που αντιστοιχούν σε 64 εκατομμύρια οντότητες, ενώ ταυτόχρονα δημιουργείται μια σταθερή οντολογία που επιτρέπει τη σημασιολογική συλλογιστική πορεία σύμφωνα με την λογική περιγραφή του OWL 2. Σε αυτή τη δουλειά, επεκτείνουμε αυτό τον γράφο γνώσης με ποιοτική γεωχωρική πληροφορία, η οποία παρέχεται από το σύνολο δεδομένων της Ελληνικής Διοικητικής Γεωγραφίας. Κύριος στόχος μας, είναι η επέκταση των ήδη υπάρχοντων οντοτήτων, καθώς και η δημιουργία εκείνων που λείπουν, χωρίς την εισαγωγή διπλότυπης πληροφορίας.YAGO is one of the largest knowledge bases in the Linked Open Data cloud. The latest version of YAGO, YAGO4, reconciles the rigorous typing and constraints of schema.org with the rich instance data of Wikidata. The resulting resource contains 2 billion type-consistent triples for 64 Million entities, and has a consistent ontology that allows semantic reasoning with OWL 2 description logics. In this work we present an extension of YAGO4 with qualitative geospatial information, extracted from Greek Administrative Geography (GAG) dataset. Our main goal is to extend and create preexisting and missing entities respectively, without introducing any duplication knowledge that already exists in the knowledge graph

Menetelmiä jälleenkuvausten louhintaan

In scientific investigations data oftentimes have different nature. For instance, they might originate from distinct sources or be cast over separate terminologies. In order to gain insight into the phenomenon of interest, a natural task is to identify the correspondences that exist between these different aspects. This is the motivating idea of redescription mining, the data analysis task studied in this thesis. Redescription mining aims to find distinct common characterizations of the same objects and, vice versa, to identify sets of objects that admit multiple shared descriptions. A practical example in biology consists in finding geographical areas that admit two characterizations, one in terms of their climatic profile and one in terms of the occupying species. Discovering such redescriptions can contribute to better our understanding of the influence of climate over species distribution. Besides biology, applications of redescription mining can be envisaged in medicine or sociology, among other fields. Previously, redescription mining was restricted to propositional queries over Boolean attributes. However, many conditions, like aforementioned climate, cannot be expressed naturally in this limited formalism. In this thesis, we consider more general query languages and propose algorithms to find the corresponding redescriptions, making the task relevant to a broader range of domains and problems. Specifically, we start by extending redescription mining to non-Boolean attributes. In other words, we propose an algorithm to handle nominal and real-valued attributes natively. We then extend redescription mining to the relational setting, where the aim is to find corresponding connection patterns that relate almost the same object tuples in a network. We also study approaches for selecting high quality redescriptions to be output by the mining process. The first approach relies on an interface for mining and visualizing redescriptions interactively and allows the analyst to tailor the selection of results to meet his needs. The second approach, rooted in information theory, is a compression-based method for mining small sets of associations from two-view datasets. In summary, we take redescription mining outside the Boolean world and show its potential as a powerful exploratory method relevant in a broad range of domains.Tieteellinen tutkimusaineisto kootaan usein eri termistöä käyttävistä lähteistä. Näiden erilaisten näkökulmienvälisten vastaavuuksien ja yhteyksien tunnistaminen on luonnollinen tapa lähestyä tutkittavaa ilmiötä. Väitöskirjassa tarkastellaan juuri tähän pyrkivää data-analyysimenetelmää, jälleenkuvausten louhintaa (redescription mining). Jälleenkuvausten tavoitteena on yhtäältä kuvata samaa asiaa vaihoehtoisilla tavoilla ja toisaalta tunnistaa sellaiset asiat, joilla on useita eri kuvauksia. Jälleenkuvausten louhinnalla on mahdollisia sovelluksia mm. biologiassa, lääketieteessä ja sosiologiassa. Biologiassa voidaan esimerkiksi etsiä sellaisia maantieteellisiä alueita, joita voidaan luonnehtia kahdella vaihtoehtoisella tavalla: joko kuvaamalla alueen ilmasto tai kuvaamalla alueella elävät lajit. Esimerkiksi Skandinaviassa ja Baltiassa on ensinnäkin samankaltaiset lämpötila- ja sadeolosuhteet ja toisekseen hirvi on yhteinen laji molemmilla alueilla. Tällaisten jälleenkuvausten löytäminen voi auttaa ymmärtämään ilmaston vaikutuksia lajien levinneisyyteen. Lääketieteessä taas jälleenkuvauksilla voidaan löytää potilaiden taustatietojen sekä heidän oireidensa ja diagnoosiensa välisiä yhteyksiä, joiden avulla taas voidaan mahdollisesti paremmin ymmärtää itse sairauksia. Aiemmin jälleenkuvausten louhinnassa on rajoituttu tarkastelemaan totuusarvoisia muuttujia sekä propositionaalisia kuvauksia. Monia asioita, esimerkiksi ilmastotyyppiä, ei kuitenkaan voi luontevasti kuvata tällaisilla rajoittuneilla formalismeilla. Väitöskirjatyössä laajennetaankin jälleenkuvausten käytettävyyttä. Työssä esitetään ensimmäinen algoritmi jälleenkuvausten löytämiseen aineistoista, joissa attribuutit ovat reaalilukuarvoisia ja käsitellään ensimmäistä kertaa jälleenkuvausten etsintää relationaalisista aineistoista, joissa asiat viittaavat toisiinsa. Lisäksi väitöskirjassa tarkastellaan menetelmiä, joilla jälleenkuvausten joukosta voidaan valita kaikkein laadukkaimmat. Näihin menetelmiin kuuluvat sekä interaktiivinen käyttöliittymä jälleenkuvausten louhintaan ja visualisointiin, että informaatioteoriaan perustuvaa parametriton menetelmä parhaiden kuvausten valitsemiseksi. Kokonaisuutena väitöskirjatyössä siis laajennetaan jälleenkuvausten louhintaa totuusarvoisista muuttujista myös muunlaisten aineistojen käsittelyyn sekä osoitetaan menetelmän mahdollisuuksia monenlaisilla sovellusalueilla.Méthodes pour la fouille de redescriptions Lors de l'analyse scientifique d'un phénomène, les données disponibles sont souvent de différentes natures. Entre autres, elles peuvent provenir de différentes sources ou utiliser différentes terminologies. Découvrir des correspondances entre ces différents aspects fournit un moyen naturel de mieux comprendre le phénomène à l'étude. C'est l'idée directrice de la fouille de redescriptions (redescription mining), la méthode d'analyse de données étudiée dans cette thèse. La fouille de redescriptions a pour but de trouver diverses manières de décrire les même choses et vice versa, de trouver des choses qui ont plusieurs descriptions en commun. Un exemple en biologie consiste à déterminer des zones géographiques qui peuvent être caractérisées de deux manières, en terme de leurs conditions climatiques d'une part, et en terme des espèces animales qui y vivent d'autre part. Les régions européennes de la Scandinavie et de la Baltique, par exemple, ont des conditions de températures et de précipitations similaires et l'élan est une espèce commune aux deux régions. Identifier de telles redescriptions peut potentiellement aider à élucider l'influence du climat sur la distribution des espèces animales. Pour prendre un autre exemple, la fouille de redescriptions pourrait être appliquée en médecine, pour mettre en relation les antécédents des patients, leurs symptômes et leur diagnostic, dans le but d'améliorer notre compréhension des maladies. Auparavant, la fouille de redescriptions n'utilisait que des requêtes propositionnelles à variables booléennes. Cependant, de nombreuses conditions, telles que le climat cité ci-dessus, ne peuvent être exprimées dans ce formalisme restreint. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme pour construire directement des redescriptions avec des variables réelles. Nous introduisons ensuite des redescriptions mettant en jeu des liens entre les objets, c'est à dire basées sur des requêtes relationnelles. Nous étudions aussi des approches pour sélectionner des redescriptions de qualité, soit en utilisant une interface permettant la fouille et la visualisation interactives des redescriptions, soit via une méthode sans paramètres motivée par des principes de la théorie de l'information. En résumé, nous étendons la fouille de redescriptions hors du monde booléen et montrons qu'elle constitue une méthode d'exploration de données puissante et pertinente dans une large variété de domaines