Semantic and pragmatic characterization of learning objects

Tese de doutoramento. Engenharia Informática. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

On the use of language models and topic models in the web : new algorithms for filtering, classification, ranking, and recommendation

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Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции

Электронные библиотеки – область исследований и разработок, направленных на развитие теории и практики обработки, распространения, хранения, анализа и поиска цифровых данных различной природы. Основная цель серии конференций RCDL заключается в формировании сообщества специалистов России, ведущих исследования и разработки в области электронных библиотек и близких областях. Всероссийская научная конференция 2009 г. (RCDL'2009) является одиннадцатой конференцией по данной тематике (1999 г. – Санкт-Петербург, 2000 г. – Протвино, 2001 г. – Петрозаводск, 2002 г. – Дубна, 2003 г. – Санкт-Петербург, 2004 г. – Пущино, 2005 г. – Ярославль, 2006 г. – Суздаль, 2007 г. – Переславль-Залесский, 2008 г. – Дубна). Настоящий сборник включает тексты докладов, коротких сообщений и стендовых докладов, отобранных Программным комитетом RCDL'2009 в результате проведенного рецензирования

Online social networks: Measurement, analysis, and applications to distributed information systems

Recently, online social networking sites have exploded in popularity. Numerous sites are dedicated to finding and maintaining contacts and to locating and sharing different types of content. Online social networks represent a new kind of information network that differs significantly from existing networks like the Web. For example, in the Web, hyperlinks between content form a graph that is used to organize, navigate, and rank information. The properties of the Web graph have been studied extensively, and have lead to useful algorithms such as PageRank. In contrast, few links exist between content in online social networks and instead, the links exist between content and users, and between users themselves. However, little is known in the research community about the properties of online social network graphs at scale, the factors that shape their structure, or the ways they can be leveraged in information systems. In this thesis, we use novel measurement techniques to study online social networks at scale, and use the resulting insights to design innovative new information systems. First, we examine the structure and growth patterns of online social networks, focusing on how users are connecting to one another. We conduct the first large-scale measurement study of multiple online social networks at scale, capturing information about over 50 million users and 400 million links. Our analysis identifies a common structure across multiple networks, characterizes the underlying processes that are shaping the network structure, and exposes the rich community structure. Second, we leverage our understanding of the properties of online social networks to design new information systems. Specifically, we build two distinct applications that leverage different properties of online social networks. We present and evaluate Ostra, a novel system for preventing unwanted communication that leverages the difficulty in establishing and maintaining relationships in social networks. We also present, deploy, and evaluate PeerSpective, a system for enhancing Web search using the natural community, structure in social networks. Each of these systems has been evaluated on data from real online social networks or in a deployment with real users

Proceedings of the 18th Irish Conference on Artificial Intelligence and Cognitive Science

These proceedings contain the papers that were accepted for publication at AICS-2007, the 18th Annual Conference on Artificial Intelligence and Cognitive Science, which was held in the Technological University Dublin; Dublin, Ireland; on the 29th to the 31st August 2007. AICS is the annual conference of the Artificial Intelligence Association of Ireland (AIAI)

Analyse und Vorhersage der Aktualisierungen von Web-Feeds

Feeds werden unter anderem eingesetzt, um Nutzer in einem einheitlichen Format und in aggregierter Form über Aktualisierungen oder neue Beiträge auf Webseiten zu informieren. Da bei Feeds in der Regel keine Benachrichtigungsfunktionalitäten angeboten werden, müssen Interessenten Feeds regelmäßig auf Aktualisierungen überprüfen. Die Betrachtung entsprechender Techniken bildet den Kern der Arbeit. Die in den verwandten Domänen Web Crawling und Web Caching eingesetzten Algorithmen zur Vorhersage der Zeitpunkte von Aktualisierungen werden aufgearbeitet und an die spezifischen Anforderungen der Domäne Feeds angepasst. Anschließend wird ein selbst entwickelter Algorithmus vorgestellt, der bereits ohne den Einsatz spezieller Konfigurationsparameter und ohne Trainingsphase im Durchschnitt bessere Vorhersagen trifft, als die übrigen betrachteten Algorithmen. Auf Basis der Analyse verschiedener Metriken zur Beurteilung der Qualität von Vorhersagen erfolgt die Definition eines zusammenfassenden Gütemaßes, welches den Vergleich von Algorithmen anhand eines einzigen Wertes ermöglicht. Darüber hinaus werden abfragespezifische Attribute der Feed-Formate untersucht und es wird empirisch gezeigt, dass die auf der partiellen Historie der Feeds basierende Vorhersage von Änderungen bereits bessere Ergebnisse erzielt, als die Einbeziehung der von den Diensteanbietern bereitgestellten Werte in die Berechnung ermöglicht. Die empirischen Evaluationen erfolgen anhand eines breitgefächerten, realen Feed-Datensatzes, welcher der wissenschaftlichen Gemeinschaft frei zur Verfügung gestellt wird, um den Vergleich mit neuen Algorithmen zu erleichtern