A Survey on Actionable Knowledge

Actionable Knowledge Discovery (AKD) is a crucial aspect of data mining that is gaining popularity and being applied in a wide range of domains. This is because AKD can extract valuable insights and information, also known as knowledge, from large datasets. The goal of this paper is to examine different research studies that focus on various domains and have different objectives. The paper will review and discuss the methods used in these studies in detail. AKD is a process of identifying and extracting actionable insights from data, which can be used to make informed decisions and improve business outcomes. It is a powerful tool for uncovering patterns and trends in data that can be used for various applications such as customer relationship management, marketing, and fraud detection. The research studies reviewed in this paper will explore different techniques and approaches for AKD in different domains, such as healthcare, finance, and telecommunications. The paper will provide a thorough analysis of the current state of AKD in the field and will review the main methods used by various research studies. Additionally, the paper will evaluate the advantages and disadvantages of each method and will discuss any novel or new solutions presented in the field. Overall, this paper aims to provide a comprehensive overview of the methods and techniques used in AKD and the impact they have on different domains

تطوير منهجية تعتمد على تنقيب الأنماط المتكررة المرنة للكشف عن الأحداث الهامة في المدونات العربية المصغرة

Recently, Microblogs have become the new communication medium between users. It allows millions of users to post and share content of their own activities, opinions about different topics. Posting about occurring real-world events has attracted people to follow events through microblogs instead of mainstream media. As a result, there is an urgent need to detect events from microblogs so that users can identify events quickly, also and more importantly to aid higher authorities to respond faster to occurring events by taking proper actions. While considerable researches have been conducted for event detection on the English language. Arabic context have not received much research even though there are millions of Arabic users. Also existing approaches rely on platform dependent features such as hashtags, mentions, retweets etc. which make their approaches fail when these features are not present in the process. In addition to that, approaches that depend on the presence of frequently used words only do not always detect real events because it cannot differentiate events and general viral topics. In this thesis, we propose an approach for Arabic event detection from microblogs. We first collect the data, then a preprocessing step is applied to enhance the data quality and reduce noise. The sentence text is analyzed and the part-of-speech tags are identified. Then a set of rules are used to extract event indicator keywords called event triggers. The frequency of each event triggers is calculated, where event triggers that have frequencies higher than the average are kept, or removed otherwise. We detect events by clustering similar event triggers together. An Adapted soft frequent pattern mining is applied to the remaining event triggers for clustering. We used a dataset called Evetar to evaluate the proposed approach. The dataset contains tweets that cover different types of Arabic events that occurred in a one month period. We split the dataset into different subsets using different time intervals, so that we can mimic the streaming behavior of microblogs. We used precision, recall and fmeasure as evaluation metrics. The highest average f-measure value achieved was 0.717. Our results were acceptable compared to three popular approaches applied to the same dataset.حديثا،ً أصبحت المدونات الصغيرة وسيلة إتصال جديدة بين المستخدمين. فقد سمحت لملايين المستخدمين من نشر ومشاركة محتويات متعلقة بأنشطتهم وأرائهم عن مواضيع مختلفة. إن نشر المحتوى المتعلق بالأحداث الجارية في العالم الحقيقي قد جذب الناس لمتابعة الأحداث من خلال المدونات الصغيرة بدلاً من وسائل الإعلام الرئيسية. نتيجة لذلك، أصبحت هناك حاجة طارئة لكشف الأحداث من الدونات الصغيرة حتى يتمكن المستخدمون من تحديد الأحداث الجارية بشكل أسرع، أيضا والأهم من ذلك، مساعدة السلطات العليا للإستجابة بشكل سريع في عمل اللازم عند حدوث حدثا ما. في حين أنه أجريت العديد من الأبحاث على كشف الأحداث باللغة الإنجليزية، إلا أن السياق العربي لم يأخذ نصيبا وفير ا في هذا المجال، على الرغم من وجود الملايين من المستخدمين العرب. ايضا،ً العديد من المناهج الموجودة حاليا تعتمد على خصائص معتمدة على المنصة المستخدمة في البحث مثل وسم الهاشتاق، وتأشيرة المستخدم، وإعادة التغريد، إلخ. مما يجعل النهج المستخدم يتأثر سلبا في حال لم تكن هذه الخصائص موجودة أثناء عملية الكشف عن الأحداث. بالإضافة الي ذلك، المناهج التي تعتمد فقط على وجود الكلمات الأكثر استخداما لا تكشف الاحداث الحقيقية دائما لانها لا تستطيع التفرقة بين الحدث والمواضيع العامة الشائعة. في هذه الأطروحة، نقترح نهج لكشف الأحداث العربية من المدونات الصغيرة. أولاً نقوم بجمع البيانات، ثم نقوم بتجهيزها من خلال تحسينها وتقليل الشوائب فيها. يتم تحليل نص الجملة لإستخراج الأوسمة الخاصة بأجزاء الكلام. بعدها نقوم بتطبيق مجموعة من القواعد لإستخراج الكلمات الدلالية التي تشير إلي الأحدات و تسمى مشغلات الأحداث. يتم حساب عدد تكرار كل مشغل حدث، بحيث يتم الإحتفاظ على المشغلات التي لها عدد تكراراكبر من المتوسط ويتم حذف عكس ذالك. يتم الكشف عن الحدث من خلال تجميع مشغلات الأحداث المتشابهة مع بعضها. حيث نقوم بتطبيق إصدار ملائم من خوارزمية "التنقيب الناعم عن الأنماط المتكررة" على مشغلات الأحداث التي تبقت لكي يتم تجميع المتشابه منها. قمنا بإستخدام قاعدة بيانات تسمى (Evetar) لتقييم النهج المقترح. حيث تحتوي قاعدة البيانات على تغريدات تغطى عدة انواع من الأحداث العربية التي حدثت خلال فترة شهر. لكي نقوم بمحاكاة طريقة تدفق البيانات في المدونات الصغيرة، قمنا بتقسييم البيانات إلي عدة مجموعات بناءاُ على فترات زمنية مختلفة. تم استخدام كل من (Precision)، (Recall)، (F-Measure) كمقياس للتقييم، حيث كانت أعلى متوسط قيمة لل (F-Measure) تم الحصول عليها هي 0.717 . تعتبر النتائج التي حصلنا عليها مقبولة مقارنة مع ثلاث مناهج مشهورة تم تطبيقها على نفس قاعدة البيانات

Moving towards the semantic web: enabling new technologies through the semantic annotation of social contents.

La Web Social ha causat un creixement exponencial dels continguts disponibles deixant enormes quantitats de recursos textuals electrònics que sovint aclaparen els usuaris. Aquest volum d’informació és d’interès per a la comunitat de mineria de dades. Els algorismes de mineria de dades exploten característiques de les entitats per tal de categoritzar-les, agrupar-les o classificar-les segons la seva semblança. Les dades per si mateixes no aporten cap mena de significat: han de ser interpretades per esdevenir informació. Els mètodes tradicionals de mineria de dades no tenen com a objectiu “entendre” el contingut d’un recurs, sinó que extreuen valors numèrics els quals esdevenen models en aplicar-hi càlculs estadístics, que només cobren sentit sota l’anàlisi manual d’un expert. Els darrers anys, motivat per la Web Semàntica, molts investigadors han proposat mètodes semàntics de classificació de dades capaços d’explotar recursos textuals a nivell conceptual. Malgrat això, normalment aquests mètodes depenen de recursos anotats prèviament per poder interpretar semànticament el contingut d’un document. L’ús d’aquests mètodes està estretament relacionat amb l’associació de dades i el seu significat. Aquest treball es centra en el desenvolupament d’una metodologia genèrica capaç de detectar els trets més rellevants d’un recurs textual descobrint la seva associació semàntica, es a dir, enllaçant-los amb conceptes modelats a una ontologia, i detectant els principals temes de discussió. Els mètodes proposats són no supervisats per evitar el coll d’ampolla generat per l’anotació manual, independents del domini (aplicables a qualsevol àrea de coneixement) i flexibles (capaços d’analitzar recursos heterogenis: documents textuals o documents semi-estructurats com els articles de la Viquipèdia o les publicacions de Twitter). El treball ha estat avaluat en els àmbits turístic i mèdic. Per tant, aquesta dissertació és un primer pas cap a l'anotació semàntica automàtica de documents necessària per possibilitar el camí cap a la visió de la Web Semàntica.La Web Social ha provocado un crecimiento exponencial de los contenidos disponibles, dejando enormes cantidades de recursos electrónicos que a menudo abruman a los usuarios. Tal volumen de información es de interés para la comunidad de minería de datos. Los algoritmos de minería de datos explotan características de las entidades para categorizarlas, agruparlas o clasificarlas según su semejanza. Los datos por sí mismos no aportan ningún significado: deben ser interpretados para convertirse en información. Los métodos tradicionales no tienen como objetivo "entender" el contenido de un recurso, sino que extraen valores numéricos que se convierten en modelos tras aplicar cálculos estadísticos, los cuales cobran sentido bajo el análisis manual de un experto. Actualmente, motivados por la Web Semántica, muchos investigadores han propuesto métodos semánticos de clasificación de datos capaces de explotar recursos textuales a nivel conceptual. Sin embargo, generalmente estos métodos dependen de recursos anotados previamente para poder interpretar semánticamente el contenido de un documento. El uso de estos métodos está estrechamente relacionado con la asociación de datos y su significado. Este trabajo se centra en el desarrollo de una metodología genérica capaz de detectar los rasgos más relevantes de un recurso textual descubriendo su asociación semántica, es decir, enlazándolos con conceptos modelados en una ontología, y detectando los principales temas de discusión. Los métodos propuestos son no supervisados para evitar el cuello de botella generado por la anotación manual, independientes del dominio (aplicables a cualquier área de conocimiento) y flexibles (capaces de analizar recursos heterogéneos: documentos textuales o documentos semi-estructurados, como artículos de la Wikipedia o publicaciones de Twitter). El trabajo ha sido evaluado en los ámbitos turístico y médico. Esta disertación es un primer paso hacia la anotación semántica automática de documentos necesaria para posibilitar el camino hacia la visión de la Web Semántica.Social Web technologies have caused an exponential growth of the documents available through the Web, making enormous amounts of textual electronic resources available. Users may be overwhelmed by such amount of contents and, therefore, the automatic analysis and exploitation of all this information is of interest to the data mining community. Data mining algorithms exploit features of the entities in order to characterise, group or classify them according to their resemblance. Data by itself does not carry any meaning; it needs to be interpreted to convey information. Classical data analysis methods did not aim to “understand” the content and the data were treated as meaningless numbers and statistics were calculated on them to build models that were interpreted manually by human domain experts. Nowadays, motivated by the Semantic Web, many researchers have proposed semantic-grounded data classification and clustering methods that are able to exploit textual data at a conceptual level. However, they usually rely on pre-annotated inputs to be able to semantically interpret textual data such as the content of Web pages. The usability of all these methods is related to the linkage between data and its meaning. This work focuses on the development of a general methodology able to detect the most relevant features of a particular textual resource finding out their semantics (associating them to concepts modelled in ontologies) and detecting its main topics. The proposed methods are unsupervised (avoiding the manual annotation bottleneck), domain-independent (applicable to any area of knowledge) and flexible (being able to deal with heterogeneous resources: raw text documents, semi-structured user-generated documents such Wikipedia articles or short and noisy tweets). The methods have been evaluated in different fields (Tourism, Oncology). This work is a first step towards the automatic semantic annotation of documents, needed to pave the way towards the Semantic Web vision