Learning object retrieval in heterogeneous environments

This paper presents a solution to the problem of the search and retrieval digital tagged content in heterogeneous learning object repositories through architecture for intelligent retrieval of educational content in heterogeneous environments (AIREH) framework. This architecture unifies the search and retrieval of objects, thus facilitating the personalised learning search process by filtering and properly classifying learning objects retrieved for an approach for semantic-aware learning content retrieval based on abstraction layers between the repositories and the search clients. The use of federated databases techniques by using an organisation of agents allows those agents to work in a coordinated manner to solve a common problem, allowing the agents to adapt to the constantly changing environment (users, content repositories, etc.). Combining a complete agent-based architecture that implements the concept of federated search along with IR technologies may help organising and sorting search results in a meaningful way for educational content

Semantic and pragmatic characterization of learning objects

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

A Useful Framework for Identification and Analysis of Different Query Expansion Approaches based on the Candidate Expansion Terms Extraction Methods

Query expansion is a method for improving retrieval performance by supplementing an original query with additional terms. This process improves the quality of search engine results and helps users to find the required information. In the recent years, different methods have been proposed in this area. In addition to such a variety of different approaches in this area and necessity of the study of their characteristics, the lack of a comprehensive classification based on candidate expansion terms extraction methods and also suitable and complete criteria to evaluate them, make the precise study, comparison and evaluation of methods for query expansion and choosing appropriate method based on need difficult for researchers. Therefore, in this paper a new useful framework is presented. In the proposed framework, in addition to the identification of three basic approaches based on the candidate expansion terms extraction methods for query expansion and expressing their properties, appropriate criteria for qualitative evaluation of these methods will be described. Next, the proposed approaches will be evaluated qualitatively based on these criteria. Using the systematic and structured framework proposed in this paper leads a useful platform for researchers to be provided for the comparative study of existing methods in the field, investigating their features specially their drawbacks to improve them and choosing appropriate method based on their needs

Aplicaciones de la expansión de consultas basadas en ontologías de dominio a la búsqueda de objetos de aprendizaje en repositorios

Prieto Méndez, Manuel Emilio, codir.En el campo del e-learning se realizan grandes esfuerzos dedicados al mejoramiento del proceso de enseñanza ? aprendizaje, uno de ellos está dirigido a motivar el uso y reutilización de los recursos digitales en repositorios. En un comienzo, los esfuerzos se dirigieron a aumentar la cantidad de recursos disponibles, hoy en día existe una gran cantidad de recursos almacenados en repositorios heterogéneos, por lo tanto el desafío se traslada a mejorar y hacer más eficientes las formas de buscar, seleccionar, localizar y acceder a recursos dispersos y distribuidos en repositorios. Dentro de esta línea, el objetivo de esta tesis es proponer una estrategia para la expansión de consultas basadas en ontologías de dominio que permita al diseñador instruccional obtener, desde un repositorio, objetos de aprendizaje relevantes para el diseño de sus cursos o la composición de otros recursos más complejos. Para lograr este objetivo se analizan las propuestas de expansión de consultas ya sea en el campo de la recuperación de información en general o específicamente, en los repositorios de objetos de aprendizaje. A partir de lo anterior, se establecen los criterios para la expansión de consultas basada en ontologías, se define la forma como serán abordados los problemas detectados, y por último, se formula, diseña e implementa la estrategia de expansión de consultas basada en ontología de dominio aplicada en el contexto de la búsqueda de objetos de aprendizaje en repositorios. Para la evaluación de nuestra propuesta se diseña un experimento dentro del dominio de genética, utilizando la ontología Gene como base de conocimiento y el repositorio MERLOT como proveedor de los objetos de aprendizaje en este dominio. Las consultas de prueba se definen a partir de los contenidos tratados en un conjunto de cursos de genética publicados en la Web por instituciones de educación superior para el año 2009. La evaluación de la relevancia de los resultados es realizada por 3 expertos en el dominio. El análisis de la concordancia y asociación entre las evaluaciones de los expertos es realizado por medio del análisis de Kappa de Cohen y el coeficiente de correlación de Spearman. Finalmente, la efectividad de la propuesta de expansión se evalúa a partir de las métricas de cobertura y novedad aplicadas a los resultados recuperados de las consultas con y sin expansión. La principal aportación de nuestra propuesta es una estrategia para la expansión de consultas basada en ontologías de dominio que permita al diseñador instruccional obtener resultados relevantes que sin la expansión no podrían ser recuperados desde los repositorios de objetos de aprendizaje. Suponemos que en la medida que los diseñadores intruccionales puedan acceder a recursos relevantes es posible contribuir en la calidad de los cursos e-learning o en la calidad de los nuevos recursos creados a partir de ellos. Cabe destacar que la efectividad de nuestra propuesta se ve afectada por el sistema de recuperación utilizado en cada repositorio, la calidad de los recursos almacenados y su etiquetado, así como la completitud y calidad de la base de conocimiento utilizada para la expansión

Aplicaciones de la expansión de consultas basadas en ontologías de dominio a la búsqueda de objetos de aprendizaje en repositorios

Prieto Méndez, Manuel Emilio, codir.En el campo del e-learning se realizan grandes esfuerzos dedicados al mejoramiento del proceso de enseñanza ? aprendizaje, uno de ellos está dirigido a motivar el uso y reutilización de los recursos digitales en repositorios. En un comienzo, los esfuerzos se dirigieron a aumentar la cantidad de recursos disponibles, hoy en día existe una gran cantidad de recursos almacenados en repositorios heterogéneos, por lo tanto el desafío se traslada a mejorar y hacer más eficientes las formas de buscar, seleccionar, localizar y acceder a recursos dispersos y distribuidos en repositorios. Dentro de esta línea, el objetivo de esta tesis es proponer una estrategia para la expansión de consultas basadas en ontologías de dominio que permita al diseñador instruccional obtener, desde un repositorio, objetos de aprendizaje relevantes para el diseño de sus cursos o la composición de otros recursos más complejos. Para lograr este objetivo se analizan las propuestas de expansión de consultas ya sea en el campo de la recuperación de información en general o específicamente, en los repositorios de objetos de aprendizaje. A partir de lo anterior, se establecen los criterios para la expansión de consultas basada en ontologías, se define la forma como serán abordados los problemas detectados, y por último, se formula, diseña e implementa la estrategia de expansión de consultas basada en ontología de dominio aplicada en el contexto de la búsqueda de objetos de aprendizaje en repositorios. Para la evaluación de nuestra propuesta se diseña un experimento dentro del dominio de genética, utilizando la ontología Gene como base de conocimiento y el repositorio MERLOT como proveedor de los objetos de aprendizaje en este dominio. Las consultas de prueba se definen a partir de los contenidos tratados en un conjunto de cursos de genética publicados en la Web por instituciones de educación superior para el año 2009. La evaluación de la relevancia de los resultados es realizada por 3 expertos en el dominio. El análisis de la concordancia y asociación entre las evaluaciones de los expertos es realizado por medio del análisis de Kappa de Cohen y el coeficiente de correlación de Spearman. Finalmente, la efectividad de la propuesta de expansión se evalúa a partir de las métricas de cobertura y novedad aplicadas a los resultados recuperados de las consultas con y sin expansión. La principal aportación de nuestra propuesta es una estrategia para la expansión de consultas basada en ontologías de dominio que permita al diseñador instruccional obtener resultados relevantes que sin la expansión no podrían ser recuperados desde los repositorios de objetos de aprendizaje. Suponemos que en la medida que los diseñadores intruccionales puedan acceder a recursos relevantes es posible contribuir en la calidad de los cursos e-learning o en la calidad de los nuevos recursos creados a partir de ellos. Cabe destacar que la efectividad de nuestra propuesta se ve afectada por el sistema de recuperación utilizado en cada repositorio, la calidad de los recursos almacenados y su etiquetado, así como la completitud y calidad de la base de conocimiento utilizada para la expansión

RESKO: Repositioning drugs by using side effects and knowledge from ontologies

The objective of drug repositioning is to apply existing drugs to different diseases or medical conditions than the original target, and thus alleviate to a certain extent the time and cost expended in drug development. Our system RESKO, REpositioning drugs using Side Effects and Knowledge from Ontologies, identifies drugs with similar side-effects which are potential candidates for use elsewhere, the supposition is that similar side-effects may be caused by drugs targeting similar proteins and pathways. RESKO, integrates drug chemical data, protein interaction and ontological knowledge. The novel aspects of our system include a high level of biological knowledge through the use of pathway and biological ontology integration. This provides a explanation facility lacking in most of the existing methods and improves the repositioning process. We evaluate the shared side effects from the eight conventional Alzheimer drugs, from which sixty-seven candidate drugs based on a side-effect commonality were identified. The top 25 drugs on the list were further investigated in depth for their suitability to be repositioned, the literature revealed that many of the candidate drugs appear to have been trialed for Alzheimer's disease. Thus verifying the accuracy of our system, we also compare our technique with several competing systems found in the literature

User-centered semantic dataset retrieval

Finding relevant research data is an increasingly important but time-consuming task in daily research practice. Several studies report on difficulties in dataset search, e.g., scholars retrieve only partial pertinent data, and important information can not be displayed in the user interface. Overcoming these problems has motivated a number of research efforts in computer science, such as text mining and semantic search. In particular, the emergence of the Semantic Web opens a variety of novel research perspectives. Motivated by these challenges, the overall aim of this work is to analyze the current obstacles in dataset search and to propose and develop a novel semantic dataset search. The studied domain is biodiversity research, a domain that explores the diversity of life, habitats and ecosystems. This thesis has three main contributions: (1) We evaluate the current situation in dataset search in a user study, and we compare a semantic search with a classical keyword search to explore the suitability of semantic web technologies for dataset search. (2) We generate a question corpus and develop an information model to figure out on what scientific topics scholars in biodiversity research are interested in. Moreover, we also analyze the gap between current metadata and scholarly search interests, and we explore whether metadata and user interests match. (3) We propose and develop an improved dataset search based on three components: (A) a text mining pipeline, enriching metadata and queries with semantic categories and URIs, (B) a retrieval component with a semantic index over categories and URIs and (C) a user interface that enables a search within categories and a search including further hierarchical relations. Following user centered design principles, we ensure user involvement in various user studies during the development process

Approximate Assertional Reasoning Over Expressive Ontologies

In this thesis, approximate reasoning methods for scalable assertional reasoning are provided whose computational properties can be established in a well-understood way, namely in terms of soundness and completeness, and whose quality can be analyzed in terms of statistical measurements, namely recall and precision. The basic idea of these approximate reasoning methods is to speed up reasoning by trading off the quality of reasoning results against increased speed

Web search model based on user context information and collaborative filtering techniques

A pesar del continuo desarrollo que han tenido los buscadores Web modernos, estos aún no satisfacen a cabalidad las necesidades de los usuarios, siendo la relevancia de los documentos recuperados uno de los principales aspectos que afectan la calidad de búsqueda. En este artículo se propone un modelo de meta buscador Web que integra el filtrado colaborativo (basado en ítems) con la propuesta de Massimo Melucci, que se basa en proyectores sobre planos que se originan en la información del contexto del usuario. El modelo fue implementado en un meta buscador Web que recupera documentos de buscadores tradicionales como Google y Bing, donde se muestran los resultados por medio de una lista de documentos ordenados por relevancia, basado en la información del contexto del usuario y en la retroalimentación colaborativa de la comunidad. El modelo propuesto se constituye en un aporte para el área de recuperación de información, dado que muestra promisorios resultados en pruebas realizadas sobre colecciones cerradas y con usuarios.Despite the continuous development modern Web browsers have had, they have not fulfilled user needs, and the retrieved documents relevance is one of the main issues affecting the search quality. The proposed web search meta model engine integrates Web search collaborative filtering (based on items) to Massimo Melucci’s proposal that is based on projectors on plans that came in the user context information. The obtained model was implemented in a meta search site that retrieves documents from traditional search engines like Google and Bing. It presents the results to the user through a list of documents sorted by relevance based on information from the user’s context and the collaborative community feedback. The proposed model constitutes a contribution to the field of information retrieval, since it shows promising results in both closed collections and open collections tests