How to Retrain Recommender System? A Sequential Meta-Learning Method

Practical recommender systems need be periodically retrained to refresh the model with new interaction data. To pursue high model fidelity, it is usually desirable to retrain the model on both historical and new data, since it can account for both long-term and short-term user preference. However, a full model retraining could be very time-consuming and memory-costly, especially when the scale of historical data is large. In this work, we study the model retraining mechanism for recommender systems, a topic of high practical values but has been relatively little explored in the research community. Our first belief is that retraining the model on historical data is unnecessary, since the model has been trained on it before. Nevertheless, normal training on new data only may easily cause overfitting and forgetting issues, since the new data is of a smaller scale and contains fewer information on long-term user preference. To address this dilemma, we propose a new training method, aiming to abandon the historical data during retraining through learning to transfer the past training experience. Specifically, we design a neural network-based transfer component, which transforms the old model to a new model that is tailored for future recommendations. To learn the transfer component well, we optimize the "future performance" -- i.e., the recommendation accuracy evaluated in the next time period. Our Sequential Meta-Learning(SML) method offers a general training paradigm that is applicable to any differentiable model. We demonstrate SML on matrix factorization and conduct experiments on two real-world datasets. Empirical results show that SML not only achieves significant speed-up, but also outperforms the full model retraining in recommendation accuracy, validating the effectiveness of our proposals. We release our codes at: https://github.com/zyang1580/SML.Comment: Appear in SIGIR 202

Catalizador a base de Rh(III)-hexamolibdato soportado sobre γ-Al2O3

En este trabajo se ha preparado un catalizador heterogéneo a base de Rh(III)-hexamolibdato (RhMo6), soportados sobre γ-Al2O3. La caracterización de la fase pura y soportada se llevó a cabo utilizando técnicas diferentes técnicas como DRX, Microscopía-SEM-EDS, Espectroscopía Vibracional Raman Microprobe y Reducción a Temperatura Programada (TPR). Este último estudio permitió analizar la interacción heteropolianión-soporte, mostrando un efecto sinérgico entre el Rh y Mo a través del cual la reducibilidad del Mo se vió promovida por la presencia del metal noble. El catalizador a base de RhMo6 fue activo en la hidrogenación en fase líquida de furfural. Los principales productos obtenidos fueron alcohol furfurílico y furano, provenientes de la hidrogenación del enlace C=O y la decarbonilación de la molécula de furfural, respectivamente. La presencia de Mo aumenta significativamente la selectividad al compuesto buscado (alcohol furfurílico), disminuyendo la cantidad de furano obtenida producto de la decarbonilación.In this work heterogeneous catalyst based on Rh(III)-hexamolibdato (RhMo6), supported on γ- Al2O3, were prepared. The characterization of pure and supported systems was carried out using several techniques including XRD, SEM-EDS microscopy, Raman microprobe, X-ray photoelectron spectroscopies and temperature programmed reduction (TPR). This study showed a synergetic effect between Rh and Mo through which Rh promoted Mo reducibility. The catalyst based on RhMo6 was actives in the liquid phase hydrogenation of furfural. Main products obtained were fufuryl alcohol and furan. These products derived from hydrogenation of carbonyl group and the decarbonylation of furfural molecule. The presence of Mo increases the selectivity to desired product (furfuryl alcohol), decreasing the furan quantity by decarbonylation reaction

Hidrogenación de furfural sobre catalizadores a base de heteropolimolibdatos tipo Anderson soportados sobre γ-Al2O3

En este trabajo se han preparado catalizadores heterogéneos a base de heteropolimolibdatos tipo Anderson [MMo6O24Hx]n- con M = Ni(II), Cu(II) y Rh(III), soportados sobre γ-Al2O3. La caracterización de la fase pura y soportada se llevó a cabo utilizando diferentes técnicas como DRX, Microscopía-SEM-EDS, Espectroscopía Vibracional Raman Microprobe y Reducción a Temperatura Programada (TPR). Este último estudio permitió analizar la interacción heteropolianión-soporte, mostrando un efecto sinérgico entre el M y Mo a través del cual la reducibilidad del Mo se vió promovida por la presencia de M. Los catalizadores MMo6 fueron activos en la hidrogenación en fase líquida de furfural, siendo el sistema a base de Rh el más activo. Los principales productos obtenidos fueron alcohol furfurílico y furano, provenientes de la hidrogenación del enlace C=O y la decarbonilación de la molécula de furfural, respectivamente. La presencia de Mo aumenta significativamente la selectividad al compuesto buscado (alcohol furfurílico), disminuyendo la cantidad de furano obtenida producto de la decarbonilación.In this work heterogeneous catalysts based on Anderson heteropolyanion [MMo6O24Hx]n- with M= Ni(II), Cu(II) y Rh(III), supported on γ-Al2O3, were prepared. The characterization of pure and supported systems was carried out using several techniques including XRD, SEM-EDS microscopy, Raman microprobe, X-ray photoelectron spectroscopies and temperature programmed reduction (TPR). This study showed a synergetic effect between M and Mo through which M promoted Mo reducibility. The catalysts based on MMo6 were actives in the liquid phase hydrogenation of furfural. Rh-based system was the most active. Main products obtained were furfuryl alcohol and furan. These products derived from hydrogenation of carbonyl group and the decarbonylation of furfural molecule. The presence of Mo increases the selectivity to desired product (furfuryl alcohol), decreasing the furan quantity by decarbonylation.Trabajo publicado en Álvarez, María E., Sandra G. Casuscelli, Mónica E. Crivello y Griselda A. Eimer (eds.). Actas del XX Congreso Argentino de Catálisis.. Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Córdoba, Buenos Aires, 2017.Facultad de Ciencias Exacta

Hidrogenación de furfural sobre catalizadores a base de heteropolimolibdatos tipo Anderson soportados sobre γ-Al2O3

En este trabajo se han preparado catalizadores heterogéneos a base de heteropolimolibdatos tipo Anderson [MMo6O24Hx]n- con M = Ni(II), Cu(II) y Rh(III), soportados sobre γ-Al2O3. La caracterización de la fase pura y soportada se llevó a cabo utilizando diferentes técnicas como DRX, Microscopía-SEM-EDS, Espectroscopía Vibracional Raman Microprobe y Reducción a Temperatura Programada (TPR). Este último estudio permitió analizar la interacción heteropolianión-soporte, mostrando un efecto sinérgico entre el M y Mo a través del cual la reducibilidad del Mo se vió promovida por la presencia de M. Los catalizadores MMo6 fueron activos en la hidrogenación en fase líquida de furfural, siendo el sistema a base de Rh el más activo. Los principales productos obtenidos fueron alcohol furfurílico y furano, provenientes de la hidrogenación del enlace C=O y la decarbonilación de la molécula de furfural, respectivamente. La presencia de Mo aumenta significativamente la selectividad al compuesto buscado (alcohol furfurílico), disminuyendo la cantidad de furano obtenida producto de la decarbonilación.In this work heterogeneous catalysts based on Anderson heteropolyanion [MMo6O24Hx]n- with M= Ni(II), Cu(II) y Rh(III), supported on γ-Al2O3, were prepared. The characterization of pure and supported systems was carried out using several techniques including XRD, SEM-EDS microscopy, Raman microprobe, X-ray photoelectron spectroscopies and temperature programmed reduction (TPR). This study showed a synergetic effect between M and Mo through which M promoted Mo reducibility. The catalysts based on MMo6 were actives in the liquid phase hydrogenation of furfural. Rh-based system was the most active. Main products obtained were furfuryl alcohol and furan. These products derived from hydrogenation of carbonyl group and the decarbonylation of furfural molecule. The presence of Mo increases the selectivity to desired product (furfuryl alcohol), decreasing the furan quantity by decarbonylation.Trabajo publicado en Álvarez, María E., Sandra G. Casuscelli, Mónica E. Crivello y Griselda A. Eimer (eds.). Actas del XX Congreso Argentino de Catálisis.. Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Córdoba, Buenos Aires, 2017.Facultad de Ciencias Exacta

Catalizador a base de Rh(III)-hexamolibdato soportado sobre γ-Al₂O₃: su aplicación en la hidrogenación selectiva de furfural

En este trabajo se ha preparado un catalizador heterogéneo a base de Rh(III)-hexamolibdato (RhMo6), soportados sobre γ-Al₂O₃. La caracterización de la fase pura y soportada se llevó a cabo utilizando técnicas diferentes técnicas como DRX, Microscopía-SEM-EDS, Espectroscopía Vibracional Raman Microprobe y Reducción a Temperatura Programada (TPR). Este último estudio permitió analizar la interacción heteropolianión-soporte, mostrando un efecto sinérgico entre el Rh y Mo a través del cual la reducibilidad del Mo se vió promovida por la presencia del metal noble. El catalizador a base de RhMo₆ fue activo en la hidrogenación en fase líquida de furfural. Los principales productos obtenidos fueron alcohol furfurílico y furano, provenientes de la hidrogenación del enlace C=O y la decarbonilación de la molécula de furfural, respectivamente. La presencia de Mo aumenta significativamente la selectividad al compuesto buscado (alcohol furfurílico), disminuyendo la cantidad de furano obtenida producto de la decarbonilación.In this work heterogeneous catalyst based on Rh(III)-hexamolibdato (RhMo6), supported on γ-Al₂O₃, were prepared. The characterization of pure and supported systems was carried out using several techniques including XRD, SEM-EDS microscopy, Raman microprobe, X-ray photoelectron spectroscopies and temperature programmed reduction (TPR). This study showed a synergetic effect between Rh and Mo through which Rh promoted Mo reducibility. The catalyst based on RhMo₆ was actives in the liquid phase hydrogenation of furfural. Main products obtained were fufuryl alcohol and furan. These products derived from hydrogenation of carbonyl group and the decarbonylation of furfural molecule. The presence of Mo increases the selectivity to desired product (furfuryl alcohol), decreasing the furan quantity by decarbonylation reaction.Centro de Investigación y Desarrollo en Ciencias Aplicada

Learning by Fusing Heterogeneous Data

It has become increasingly common in science and technology to gather data about systems at different levels of granularity or from different perspectives. This often gives rise to data that are represented in totally different input spaces. A basic premise behind the study of learning from heterogeneous data is that in many such cases, there exists some correspondence among certain input dimensions of different input spaces. In our work we found that a key bottleneck that prevents us from better understanding and truly fusing heterogeneous data at large scales is identifying the kind of knowledge that can be transferred between related data views, entities and tasks. We develop interesting and accurate data fusion methods for predictive modeling, which reduce or entirely eliminate some of the basic feature engineering steps that were needed in the past when inferring prediction models from disparate data. In addition, our work has a wide range of applications of which we focus on those from molecular and systems biology: it can help us predict gene functions, forecast pharmacological actions of small chemicals, prioritize genes for further studies, mine disease associations, detect drug toxicity and regress cancer patient survival data. Another important aspect of our research is the study of latent factor models. We aim to design latent models with factorized parameters that simultaneously tackle multiple types of data heterogeneity, where data diversity spans across heterogeneous input spaces, multiple types of features, and a variety of related prediction tasks. Our algorithms are capable of retaining the relational structure of a data system during model inference, which turns out to be vital for good performance of data fusion in certain applications. Our recent work included the study of network inference from many potentially nonidentical data distributions and its application to cancer genomic data. We also model the epistasis, an important concept from genetics, and propose algorithms to efficiently find the ordering of genes in cellular pathways. A central topic of our Thesis is also the analysis of large data compendia as predictions about certain phenomena, such as associations between diseases and involvement of genes in a certain phenotype, are only possible when dealing with lots of data. Among others, we analyze 30 heterogeneous data sets to assess drug toxicity and over 40 human gene association data collections, the largest number of data sets considered by a collective latent factor model up to date. We also make interesting observations about deciding which data should be considered for fusion and develop a generic approach that can estimate the sensitivities between different data sets

Hidrogenación de furfural sobre catalizadores a base de heteropolimolibdatos tipo Anderson soportados sobre γ-Al2O3

En este trabajo se han preparado catalizadores heterogéneos a base de heteropolimolibdatos tipo Anderson [MMo6O24Hx]n- con M = Ni(II), Cu(II) y Rh(III), soportados sobre γ-Al2O3. La caracterización de la fase pura y soportada se llevó a cabo utilizando diferentes técnicas como DRX, Microscopía-SEM-EDS, Espectroscopía Vibracional Raman Microprobe y Reducción a Temperatura Programada (TPR). Este último estudio permitió analizar la interacción heteropolianión-soporte, mostrando un efecto sinérgico entre el M y Mo a través del cual la reducibilidad del Mo se vió promovida por la presencia de M. Los catalizadores MMo6 fueron activos en la hidrogenación en fase líquida de furfural, siendo el sistema a base de Rh el más activo. Los principales productos obtenidos fueron alcohol furfurílico y furano, provenientes de la hidrogenación del enlace C=O y la decarbonilación de la molécula de furfural, respectivamente. La presencia de Mo aumenta significativamente la selectividad al compuesto buscado (alcohol furfurílico), disminuyendo la cantidad de furano obtenida producto de la decarbonilación.In this work heterogeneous catalysts based on Anderson heteropolyanion [MMo6O24Hx]n- with M= Ni(II), Cu(II) y Rh(III), supported on γ-Al2O3, were prepared. The characterization of pure and supported systems was carried out using several techniques including XRD, SEM-EDS microscopy, Raman microprobe, X-ray photoelectron spectroscopies and temperature programmed reduction (TPR). This study showed a synergetic effect between M and Mo through which M promoted Mo reducibility. The catalysts based on MMo6 were actives in the liquid phase hydrogenation of furfural. Rh-based system was the most active. Main products obtained were furfuryl alcohol and furan. These products derived from hydrogenation of carbonyl group and the decarbonylation of furfural molecule. The presence of Mo increases the selectivity to desired product (furfuryl alcohol), decreasing the furan quantity by decarbonylation.Trabajo publicado en Álvarez, María E., Sandra G. Casuscelli, Mónica E. Crivello y Griselda A. Eimer (eds.). Actas del XX Congreso Argentino de Catálisis.. Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Córdoba, Buenos Aires, 2017.Facultad de Ciencias Exacta

Techniques for advanced android malware triage

Mención Internacional en el título de doctorAndroid is the leading operating system in smartphones with a big difference. Statistics show that 88% of all smartphones sold to end users in the second quarter of 2018 were phones with the Android OS. Regardless of the operating systems which are running on smartphones, most of the functionalities of these devices are offered through applications. There are currently over 2 million apps only on the official Google store, known as Google Play. This huge market with billions of users is tempting for attackers to develop and distribute their malicious apps (or malware). Mobile malware has raised explosively since 2009. Symantec reported an increase of 54% in the new mobile malware variants in 2017 as compared to the previous year. Additionally, more incentive has been provided for profit-driven malware by the growth of black markets. This rise has happened for Android malware as well since only 20% of devices are running the newest major version of Android OS based on Symantec report in 2018. Android continued to be the most targeted platform with the biggest number of attacks in 2015. After that year, attacks against the Android platform slowed for the first time as attackers were faced with improved security architectures though Android is still the main appealing target OS for attackers. Moreover, advanced types of Android malware are found which make use of extensive anit-analysis techniques to evade static or dynamic analysis. To address the security and privacy concerns of complex Android malware, this dissertation focuses on three main objectives. First of all, we propose a light-weight yet efficient method to identify risky Android applications. Next, we present a precise approach to characterize Android malware based on their malicious behavior. Finally, we propose an adaptive learning system to address the security concerns of obfuscation in Android malware. Identifying potentially dangerous and risky applications is an important step in Android malware analysis. To this end, we develop a triage system to rank applications based on their potential risk. Our approach, called TriFlow, relies on static features which are quick to obtain. TriFlow combines a probabilistic model to predict the existence of information flows with a metric of how significant a flow is in benign and malicious apps. Based on this, TriFlow provides a score for each application that can be used to prioritize analysis. It also provides the analysts with an explanatory report of the associated risk. Our tool can also be used as a complement with computationally expensive static and dynamic analysis tools. Another important step towards Android malware analysis lies in their accurate characterization. Labeling Android malware is challenging yet crucially important, as it helps to identify upcoming malware samples and threats. A key challenge is that different researchers and anti-virus vendors assign labels using their own criteria, and it is not known to what extent these labels are aligned with the apps’ real behavior. Based on this, we propose a new behavioral characterization method for Android apps based on their extracted information flows. As information flows can be used to track why and how apps use specific pieces of information, a flowbased characterization provides a relatively easy-to-interpret summary of the malware sample’s behavior. Not all Android malware are easy to analyze due to advanced and easyto-apply anti-analysis techniques that are available nowadays. Obfuscation is the most common anti-analysis technique that Android malware use to evade detection. Obfuscation techniques modify an app’s source (or machine) code in order to make it more difficult to analyze. This is typically applied to protect intellectual property in benign apps, or to hinder the process of extracting actionable information in the case of malware. Since malware analysis often requires considerable resource investment, detecting the particular obfuscation technique used may contribute to apply the right analysis tools, thus leading to some savings. Therefore, we propose AndrODet, a mechanism to detect three popular types of obfuscation in Android applications, namely identifier renaming, string encryption, and control flow obfuscation. AndrODet leverages online learning techniques, thus being suitable for resource-limited environments that need to operate in a continuous manner. We compare our results with a batch learning algorithm using a dataset of 34,962 apps from both malware and benign apps. Experimental results show that online learning approaches are not only able to compete with batch learning methods in terms of accuracy, but they also save significant amount of time and computational resources. Finally, we present a number of open research directions based on the outcome of this thesis.Android es el sistema operativo líder en teléfonos inteligentes (también denominados con la palabra inglesa smartphones), con una gran diferencia con respecto al resto de competidores. Las estadísticas muestran que el 88% de todos los smartphones vendidos a usuarios finales en el segundo trimestre de 2018 fueron teléfonos con sistema operativo Android. Independientemente de su sistema operativo, la mayoría de las funcionalidades de estos dispositivos se ofrecen a través de aplicaciones. Actualmente hay más de 2 millones de aplicaciones solo en la tienda oficial de Google, conocida como Google Play. Este enorme mercado con miles de millones de usuarios es tentador para los atacantes, que buscan distribuir sus aplicaciones malintencionadas (o malware). El malware para dispositivos móviles ha aumentado de forma exponencial desde 2009. Symantec ha detectado un aumento del 54% en las nuevas variantes de malware para dispositivos móviles en 2017 en comparación con el año anterior. Además, el crecimiento del mercado negro (es decir, plataformas no oficiales de descargas de aplicaciones) supone un incentivo para los programas maliciosos con fines lucrativos. Este aumento también ha ocurrido en el malware de Android, aprovechando la circunstancia de que solo el 20% de los dispositivos ejecutan la versión mas reciente del sistema operativo Android, de acuerdo con el informe de Symantec en 2018. De hecho, Android ha sido la plataforma que ha centrado los esfuerzos de los atacantes desde 2015, aunque los ataques decayeron ligeramente tras ese año debido a las mejoras de seguridad incorporadas en el sistema operativo. En todo caso, existen formas avanzadas de malware para Android que hacen uso de técnicas sofisticadas para evadir el análisis estático o dinámico. Para abordar los problemas de seguridad y privacidad que causa el malware en Android, esta Tesis se centra en tres objetivos principales. En primer lugar, se propone un método ligero y eficiente para identificar aplicaciones de Android que pueden suponer un riesgo. Por otra parte, se presenta un mecanismo para la caracterización del malware atendiendo a su comportamiento. Finalmente, se propone un mecanismo basado en aprendizaje adaptativo para la detección de algunos tipos de ofuscación que son empleados habitualmente en las aplicaciones maliciosas. Identificar aplicaciones potencialmente peligrosas y riesgosas es un paso importante en el análisis de malware de Android. Con este fin, en esta Tesis se desarrolla un mecanismo de clasificación (llamado TriFlow) que ordena las aplicaciones según su riesgo potencial. La aproximación se basa en características estáticas que se obtienen rápidamente, siendo de especial interés los flujos de información. Un flujo de información existe cuando un cierto dato es recibido o producido mediante una cierta función o llamada al sistema, y atraviesa la lógica de la aplicación hasta que llega a otra función. Así, TriFlow combina un modelo probabilístico para predecir la existencia de un flujo con una métrica de lo habitual que es encontrarlo en aplicaciones benignas y maliciosas. Con ello, TriFlow proporciona una puntuación para cada aplicación que puede utilizarse para priorizar su análisis. Al mismo tiempo, proporciona a los analistas un informe explicativo de las causas que motivan dicha valoración. Así, esta herramienta se puede utilizar como complemento a otras técnicas de análisis estático y dinámico que son mucho más costosas desde el punto de vista computacional. Otro paso importante hacia el análisis de malware de Android radica en caracterizar su comportamiento. Etiquetar el malware de Android es un desafío de crucial importancia, ya que ayuda a identificar las próximas muestras y amenazas de malware. Una cuestión relevante es que los diferentes investigadores y proveedores de antivirus asignan etiquetas utilizando sus propios criterios, de modo no se sabe en qué medida estas etiquetas están en línea con el comportamiento real de las aplicaciones. Sobre esta base, en esta Tesis se propone un nuevo método de caracterización de comportamiento para las aplicaciones de Android en función de sus flujos de información. Como dichos flujos se pueden usar para estudiar el uso de cada dato por parte de una aplicación, permiten proporcionar un resumen relativamente sencillo del comportamiento de una determinada muestra de malware. A pesar de la utilidad de las técnicas de análisis descritas, no todos los programas maliciosos de Android son fáciles de analizar debido al uso de técnicas anti-análisis que están disponibles en la actualidad. Entre ellas, la ofuscación es la técnica más común que se utiliza en el malware de Android para evadir la detección. Dicha técnica modifica el código de una aplicación para que sea más difícil de entender y analizar. Esto se suele aplicar para proteger la propiedad intelectual en aplicaciones benignas o para dificultar la obtención de pistas sobre su funcionamiento en el caso del malware. Dado que el análisis de malware a menudo requiere una inversión considerable de recursos, detectar la técnica de ofuscación que se ha utilizado en un caso particular puede contribuir a utilizar herramientas de análisis adecuadas, contribuyendo así a un cierto ahorro de recursos. Así, en esta Tesis se propone AndrODet, un mecanismo para detectar tres tipos populares de ofuscación, a saber, el renombrado de identificadores, cifrado de cadenas de texto y la modificación del flujo de control de la aplicación. AndrODet se basa en técnicas de aprendizaje automático en línea (online machine learning), por lo que es adecuado para entornos con recursos limitados que necesitan operar de forma continua, sin interrupción. Para medir su eficacia respecto de las técnicas de aprendizaje automático tradicionales, se comparan los resultados con un algoritmo de aprendizaje por lotes (batch learning) utilizando un dataset de 34.962 aplicaciones de malware y benignas. Los resultados experimentales muestran que el enfoque de aprendizaje en línea no solo es capaz de competir con el basado en lotes en términos de precisión, sino que también ahorra una gran cantidad de tiempo y recursos computacionales. Tras la exposición de las contribuciones anteriormente mencionadas, esta Tesis concluye con la identificación de una serie de líneas abiertas de investigación con el fin de alentar el desarrollo de trabajos futuros en esta dirección.Omid Mirzaei is a Ph.D. candidate in the Computer Security Lab (COSEC) at the Department of Computer Science and Engineering of Universidad Carlos III de Madrid (UC3M). His Ph.D. is funded by the Community of Madrid and the European Union through the research project CIBERDINE (Ref. S2013/ICE-3095).Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: Gregorio Martínez Pérez.- Secretario: Pedro Peris López.- Vocal: Pablo Picazo Sánche

Mass Transfer Modelling for Compact Hybrid Membrane-Absorption Processes in Removal ofC02 from Natural Gas

The removal CO2 from natural gas has been the target for many gas processing industries. This is due to its importance for increasing the calorific value of natural gas (NG) and increasing the pipeline lifetime since CO2 is having corrosive properties. The main objective of this work is to model and predict the mass transfer for the compact hybrid membrane-absorption processes. A simulation model was developed using MathCad which able to predict the CO2 transport across membrane, followed by absorption to amine solution. The overall mass transfer coefficient at the membrane and liquid side was analyzed by varying the operating parameters such as the pressure and the temperature of the process. The membrane characteristics such as the pore size, membrane thickness, porosity and tortuosity are also considered in studying the mass transfer of CO2. The significant value of overall mass transfer coefficient in the study signifies and shows that separation is very favourable for compact hybrid system. Generally, the overall mass transfer coefficient for the compact hybrid membrane-absorption processes was found to decrease as the operating temperature increased. The overall mass transfer coefficient increases when the operating pressure increased. However, the increase in membrane thickness would reduce the overall mass transfer coefficient. In addition, when the porosity of the membrane increases, the overall mass transfer coefficient gradually increased. Lastly, the best operating condition for the compact hybrid membrane-absorption processes is in the region of low temperature between 300K and 400K and in the region of high pressure between 10 bar to 30 bar. In this range, the magnitude of the overall mass transfer coefficient is in the magnitude of 10"6 which is comparable with other researchers work such as the study and model developed by Li and Teo (1996)