A Utility-Theoretic Approach to Privacy in Online Services

Online offerings such as web search, news portals, and e-commerce applications face the challenge of providing high-quality service to a large, heterogeneous user base. Recent efforts have highlighted the potential to improve performance by introducing methods to personalize services based on special knowledge about users and their context. For example, a user's demographics, location, and past search and browsing may be useful in enhancing the results offered in response to web search queries. However, reasonable concerns about privacy by both users, providers, and government agencies acting on behalf of citizens, may limit access by services to such information. We introduce and explore an economics of privacy in personalization, where people can opt to share personal information, in a standing or on-demand manner, in return for expected enhancements in the quality of an online service. We focus on the example of web search and formulate realistic objective functions for search efficacy and privacy. We demonstrate how we can find a provably near-optimal optimization of the utility-privacy tradeoff in an efficient manner. We evaluate our methodology on data drawn from a log of the search activity of volunteer participants. We separately assess users’ preferences about privacy and utility via a large-scale survey, aimed at eliciting preferences about peoples’ willingness to trade the sharing of personal data in returns for gains in search efficiency. We show that a significant level of personalization can be achieved using a relatively small amount of information about users

Web Service Retrieval by Structured Models

Much of the information available on theWorldWideWeb cannot effectively be found by the help of search engines because the information is dynamically generated on a user’s request.This applies to online decision support services as well as Deep Web information. We present in this paper a retrieval system that uses a variant of structured modeling to describe such information services, and similarity of models for retrieval. The computational complexity of the similarity problem is discussed, and graph algorithms for retrieval on repositories of service descriptions are introduced. We show how bounds for combinatorial optimization problems can provide filter algorithms in a retrieval context. We report about an evaluation of the retrieval system in a classroom experiment and give computational results on a benchmark library.Economics ;

Study of website Promotion Techniques and Role of SEO in search engine results

The explosion in the designing of websites to reach maximum people by business sectors has been tremendously increased in last few years. Obviously website is of no use if it not visited. There are number of ways to promote the website and reach to maximum users. To promote website through search engine results is most effective way. Promoting website in search engine result has been completed with Search Engine Optimization (SEO) techniques. It is possible to move a web page to the top list results of a search engine by using only some necessary optimization rules. SEO is helping a web site to appear in first result page of a search engine. SEO is least costly and most effective way to reach many people. In the present paper we explained different website promotion techniques, explores the different search engine optimization techniques with on-page and off-page optimization. This paper reviews the work done by different researcher which identify on-page optimization techniques used in web pages using different methods and among them find out important on-page optimization techniques to help website to rank high in search engine results

Measuring and Managing Answer Quality for Online Data-Intensive Services

Online data-intensive services parallelize query execution across distributed software components. Interactive response time is a priority, so online query executions return answers without waiting for slow running components to finish. However, data from these slow components could lead to better answers. We propose Ubora, an approach to measure the effect of slow running components on the quality of answers. Ubora randomly samples online queries and executes them twice. The first execution elides data from slow components and provides fast online answers; the second execution waits for all components to complete. Ubora uses memoization to speed up mature executions by replaying network messages exchanged between components. Our systems-level implementation works for a wide range of platforms, including Hadoop/Yarn, Apache Lucene, the EasyRec Recommendation Engine, and the OpenEphyra question answering system. Ubora computes answer quality much faster than competing approaches that do not use memoization. With Ubora, we show that answer quality can and should be used to guide online admission control. Our adaptive controller processed 37% more queries than a competing controller guided by the rate of timeouts.Comment: Technical Repor

Підвищення лідируючих позицій туристичної агенції за рахунок оптимізації її веб-сайту

Purpose – to study website’s work and content of the travel agency on the example of the "Laspi" travel agency, identify its technical properties and offer methods to increase the web-resource leading position in the Yandex and Google search engines by performing SEO-analysis. Design/Method/Research approach. Internet resources SEO-analysis. Findings.The travel product promotion directly depends on the travel market participants' advertising tools' effectiveness, mainly travel agents. It is determined that one of the new technologies that increase the advertising effectiveness, in particular via the travel agencies’ web resources, is SEO-technology. The authors Identified technical shortcomings of its operation, mainly related to search queries statistics, the subject site visits, the semantic core operation, the site improvement, the site increasing citation, and the number of persistent references in the network. It is proved that updating site development, changing its environment, analyzing user behavior, namely the Og Properties micro markup, updating HTML tags, analytical programs placing, iframe objects selection, and other activities, increase the content uniqueness. As a result, search engines scanned the site, and the search results took first place for the positions essential for the web resource. Originality/Value. The leading positions increasing mechanism application, website operation optimization allow search engines to bring it to the TOP of the most popular travel sites. Theoretical implications. To optimize the web resource operation, a mechanism for improving its leading position is proposed that includes three steps: the general website characteristics of marketing, SEO-analysis, recommendations provision. Practical implications. The research is practical in improving the site’s technical operation and increasing its leading position in Yandex and Google search engines. Research limitations/Future research. Further research aims at the site further analysis after making the proposed changes to its operation. Paper type – empirical.  Мета роботи – дослідити роботу й наповненість інформацією веб-сайту туристичної агенції на прикладі туристичної агенції «Ласпі», виявити його технічні властивості та запропонувати методи підвищення лідируючих позицій web-ресурсу в пошуковій видачі Яндекс і Гугл шляхом здійснення SEO-аналізу. Дизайн/Метод/План дослідження. Застосовано SEO-аналіз інтернет-ресурсів. Результати дослідження. Просунення туристичних продуктів безпосередньо залежить від ефективності застосовуваних рекламних засобів гравцями туристичного ринку, зокрема, туристичними агентами. Визначено, що однією з нових технологій, що підвищує ефективність реклами, зокрема через веб-ресурси туристичних агенцій, є SEO-технологія (технологія пошукової оптимізації). На прикладі учасника туристичного ринку в роботі досліджено веб-ресурси туристичної агенції «Ласпі» та проведено SEO-аналіз її сайту. Виявлено технічні недоліки його функціонування, зокрема, пов'язані із статистикою пошукових запитів, відвідуванням сайту в тематиці, з роботою семантичного ядра, з поліпшенням самого сайту, зі збільшенням цитування сайту і кількості його згадувань в мережі та інші. Доведено, що проведення робіт з розвитку сайту, зміни його оточення, аналізу поведінки користувачів, а саме використання мікророзмітки Og Properties, оновлення HTML тегів, розміщення аналітичних програм, виділення об’єктів iframe та інших заходів призведуть до збільшення унікальності контенту. В результаті сайт швидко скануватиметься пошуковими роботами і потраплятиме в пошукову видачу на перші місця за тими позиціями, які важливі саме для веб-ресурсу.  Теоретичне значення дослідження. З метою оптимізації роботи веб-ресурсу запропоновано механізм підвищення його лідируючих позицій, який складається із трьох кроків: загальна характеристика веб-сайту з позицій маркетингу, проведення SEO-аналізу, надання рекомендацій. Практичне значення дослідження. Проведені дослідження представляють практичну цінність з покращення технічного функціонування сайту та підвищення його лідируючих позицій в пошукових системах Яндекс і Гугл. Оригінальність/Цінність/Наукова новизна дослідження. Застосування механізму підвищення лідируючих позицій, оптимізуючи роботу веб-сайту, дасть можливість пошуковим роботам вивести ресурс в ТОП найпопулярніших серед сайтів турагенств. Обмеження дослідження/Перспективи подальших досліджень. Майбутні дослідження спрямовані на подальший аналіз сайту після внесення запропонованих змін у його роботу. Тип статті – емпіричний

Exploring The Value Of Folksonomies For Creating Semantic Metadata

Finding good keywords to describe resources is an on-going problem: typically we select such words manually from a thesaurus of terms, or they are created using automatic keyword extraction techniques. Folksonomies are an increasingly well populated source of unstructured tags describing web resources. This paper explores the value of the folksonomy tags as potential source of keyword metadata by examining the relationship between folksonomies, community produced annotations, and keywords extracted by machines. The experiment has been carried-out in two ways: subjectively, by asking two human indexers to evaluate the quality of the generated keywords from both systems; and automatically, by measuring the percentage of overlap between the folksonomy set and machine generated keywords set. The results of this experiment show that the folksonomy tags agree more closely with the human generated keywords than those automatically generated. The results also showed that the trained indexers preferred the semantics of folksonomy tags compared to keywords extracted automatically. These results can be considered as evidence for the strong relationship of folksonomies to the human indexer’s mindset, demonstrating that folksonomies used in the del.icio.us bookmarking service are a potential source for generating semantic metadata to annotate web resources