Personality-based affective adaptation methods for intelligent systems

In this article, we propose using personality assessment as a way to adapt affective intelligent systems. This psychologically-grounded mechanism will divide users into groups that differ in their reactions to affective stimuli for which the behaviour of the system can be adjusted. In order to verify the hypotheses, we conducted an experiment on 206 people, which consisted of two proof-of-concept demonstrations: a “classical” stimuli presentation part, and affective games that provide a rich and controllable environment for complex emotional stimuli. Several significant links between personality traits and the psychophysiological signals (electrocardiogram (ECG), galvanic skin response (GSR)), which were gathered while using the BITalino (r)evolution kit platform, as well as between personality traits and reactions to complex stimulus environment, are promising results that indicate the potential of the proposed adaptation mechanism

Incremental Market Behavior Classification in Presence of Recurring Concepts

In recent years, the problem of concept drift has gained importance in the financial domain. The succession of manias, panics and crashes have stressed the non-stationary nature and the likelihood of drastic structural or concept changes in the markets. Traditional systems are unable or slow to adapt to these changes. Ensemble-based systems are widely known for their good results predicting both cyclic and non-stationary data such as stock prices. In this work, we propose RCARF (Recurring Concepts Adaptive Random Forests), an ensemble tree-based online classifier that handles recurring concepts explicitly. The algorithm extends the capabilities of a version of Random Forest for evolving data streams, adding on top a mechanism to store and handle a shared collection of inactive trees, called concept history, which holds memories of the way market operators reacted in similar circumstances. This works in conjunction with a decision strategy that reacts to drift by replacing active trees with the best available alternative: either a previously stored tree from the concept history or a newly trained background tree. Both mechanisms are designed to provide fast reaction times and are thus applicable to high-frequency data. The experimental validation of the algorithm is based on the prediction of price movement directions one second ahead in the SPDR (Standard & Poor's Depositary Receipts) S&P 500 Exchange-Traded Fund. RCARF is benchmarked against other popular methods from the incremental online machine learning literature and is able to achieve competitive results.This research was funded by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness under grant number ENE2014-56126-C2-2-R

Towards the Deployment of Machine Learning Solutions in Network Traffic Classification: A Systematic Survey

International audienceTraffic analysis is a compound of strategies intended to find relationships, patterns, anomalies, and misconfigurations, among others things, in Internet traffic. In particular, traffic classification is a subgroup of strategies in this field that aims at identifying the application's name or type of Internet traffic. Nowadays, traffic classification has become a challenging task due to the rise of new technologies, such as traffic encryption and encapsulation, which decrease the performance of classical traffic classification strategies. Machine Learning gains interest as a new direction in this field, showing signs of future success, such as knowledge extraction from encrypted traffic, and more accurate Quality of Service management. Machine Learning is fast becoming a key tool to build traffic classification solutions in real network traffic scenarios; in this sense, the purpose of this investigation is to explore the elements that allow this technique to work in the traffic classification field. Therefore, a systematic review is introduced based on the steps to achieve traffic classification by using Machine Learning techniques. The main aim is to understand and to identify the procedures followed by the existing works to achieve their goals. As a result, this survey paper finds a set of trends derived from the analysis performed on this domain; in this manner, the authors expect to outline future directions for Machine Learning based traffic classification

User-oriented recommender systems in retail

User satisfaction is considered a key objective for all service provider platforms, regardless of the nature of the service, encompassing domains such as media, entertainment, retail, and information. While the goal of satisfying users is the same across different domains and services, considering domain-specific characteristics is of paramount importance to ensure users have a positive experience with a given system. User interaction data with a system is one of the main sources of data that facilitates achieving this goal. In this thesis, we investigate how to learn from domain-specific user interactions. We focus on recommendation as our main task, and retail as our main domain. We further explore the finance domain and the demand forecasting task as additional directions to understand whether our methodology and findings generalize to other tasks and domains. The research in this thesis is organized around the following dimensions: 1) Characteristics of multi-channel retail: we consider a retail setting where interaction data comes from both digital (i.e., online) and in-store (i.e., offline) shopping; 2) From user behavior to recommendation: we conduct extensive descriptive studies on user interaction log datasets that inform the design of recommender systems in two domains, retail and finance. Our key contributions in characterizing multi-channel retail are two-fold. First, we propose a neural model that makes use of sales in multiple shopping channels in order to improve the performance of demand forecasting in a target channel. Second, we provide the first study of user behavior in a multi-channel retail setting, which results in insights about the channel-specific properties of user behavior, and their effects on the performance of recommender systems. We make three main contributions in designing user-oriented recommender systems. First, we provide a large-scale user behavior study in the finance domain, targeted at understanding financial information seeking behavior in user interactions with company filings. We then propose domain-specific user-oriented filing recommender systems that are informed by the findings of the user behavior analysis. Second, we analyze repurchasing behavior in retail, specifically in the grocery shopping domain. We then propose a repeat consumption-aware neural recommender for this domain. Third, we focus on scalable recommendation in retail and propose an efficient recommender system that explicitly models users' personal preferences that are reflected in their purchasing history

User-oriented recommender systems in retail

User satisfaction is considered a key objective for all service provider platforms, regardless of the nature of the service, encompassing domains such as media, entertainment, retail, and information. While the goal of satisfying users is the same across different domains and services, considering domain-specific characteristics is of paramount importance to ensure users have a positive experience with a given system. User interaction data with a system is one of the main sources of data that facilitates achieving this goal. In this thesis, we investigate how to learn from domain-specific user interactions. We focus on recommendation as our main task, and retail as our main domain. We further explore the finance domain and the demand forecasting task as additional directions to understand whether our methodology and findings generalize to other tasks and domains. The research in this thesis is organized around the following dimensions: 1) Characteristics of multi-channel retail: we consider a retail setting where interaction data comes from both digital (i.e., online) and in-store (i.e., offline) shopping; 2) From user behavior to recommendation: we conduct extensive descriptive studies on user interaction log datasets that inform the design of recommender systems in two domains, retail and finance. Our key contributions in characterizing multi-channel retail are two-fold. First, we propose a neural model that makes use of sales in multiple shopping channels in order to improve the performance of demand forecasting in a target channel. Second, we provide the first study of user behavior in a multi-channel retail setting, which results in insights about the channel-specific properties of user behavior, and their effects on the performance of recommender systems. We make three main contributions in designing user-oriented recommender systems. First, we provide a large-scale user behavior study in the finance domain, targeted at understanding financial information seeking behavior in user interactions with company filings. We then propose domain-specific user-oriented filing recommender systems that are informed by the findings of the user behavior analysis. Second, we analyze repurchasing behavior in retail, specifically in the grocery shopping domain. We then propose a repeat consumption-aware neural recommender for this domain. Third, we focus on scalable recommendation in retail and propose an efficient recommender system that explicitly models users' personal preferences that are reflected in their purchasing history

Técnicas de visión por computador para la detección del verdor y la detección de obstáculos en campos de maíz

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, leída el 22/06/2017There is an increasing demand in the use of Computer Vision techniques in Precision Agriculture (PA) based on images captured with cameras on-board autonomous vehicles. Two techniques have been developed in this research. The rst for greenness identi cation and the second for obstacle detection in maize elds, including people and animals, for tractors in the RHEA (robot eets for highly e ective and forestry management) project, equipped with monocular cameras on-board the tractors. For vegetation identi cation in agricultural images the combination of colour vegetation indices (CVIs) with thresholding techniques is the usual strategy where the remaining elements on the image are also extracted. The main goal of this research line is the development of an alternative strategy for vegetation detection. To achieve our goal, we propose a methodology based on two well-known techniques in computer vision: Bag of Words representation (BoW) and Support Vector Machines (SVM). Then, each image is partitioned into several Regions Of Interest (ROIs). Afterwards, a feature descriptor is obtained for each ROI, then the descriptor is evaluated with a classi er model (previously trained to discriminate between vegetation and background) to determine whether or not the ROI is vegetation...Cada vez existe mayor demanda en el uso de t ecnicas de Visi on por Computador en Agricultura de Precisi on mediante el procesamiento de im agenes captadas por c amaras instaladas en veh culos aut onomos. En este trabajo de investigaci on se han desarrollado dos tipos de t ecnicas. Una para la identi caci on de plantas verdes y otra para la detecci on de obst aculos en campos de ma z, incluyendo personas y animales, para tractores del proyecto RHEA. El objetivo nal de los veh culos aut onomos fue la identi caci on y eliminaci on de malas hierbas en los campos de ma z. En im agenes agr colas la vegetaci on se detecta generalmente mediante ndices de vegetaci on y m etodos de umbralizaci on. Los ndices se calculan a partir de las propiedades espectrales en las im agenes de color. En esta tesis se propone un nuevo m etodo con tal n, lo que constituye un objetivo primordial de la investigaci on. La propuesta se basa en una estrategia conocida como \bolsa de palabras" conjuntamente con un modelo se aprendizaje supervisado. Ambas t ecnicas son ampliamente utilizadas en reconocimiento y clasi caci on de im agenes. La imagen se divide inicialmente en regiones homog eneas o de inter es (RIs). Dada una colecci on de RIs, obtenida de un conjunto de im agenes agr colas, se calculan sus caracter sticas locales que se agrupan por su similitud. Cada grupo representa una \palabra visual", y el conjunto de palabras visuales encontradas forman un \diccionario visual". Cada RI se representa por un conjunto de palabras visuales las cuales se cuanti can de acuerdo a su ocurrencia dentro de la regi on obteniendo as un vector-c odigo o \codebook", que es descriptor de la RI. Finalmente, se usan las M aquinas de Vectores Soporte para evaluar los vectores-c odigo y as , discriminar entre RIs que son vegetaci on del resto...Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu

La valoración de empreses mediante la lógica borrosa

[spa] La complejidad de la toma de decisiones en el campo de la economía y las finanzas se ha incrementado en los últimos años. Como resultado, se está prestando cada vez más atención al desarrollo e implementación de modelos matemáticos que puedan dar respuesta a estos problemas. La investigación en el campo de la lógica borrosa ha sido un tema de creciente interés durante muchas décadas, ya que es un concepto fundamental y común en la ciencia. Desde 1965, cuando se publicó el título seminal "Fuzzy sets" (Zadeh, L. A. 1965), se produjo un cambio de la lógica binaria a la lógica multivalente. Este cambio permite dar paso a teorías relacionadas con la incertidumbre, a través de una metodología borrosa, para poder considerar todos los escenarios posibles en la toma de decisiones, teniendo en cuenta la objetividad y subjetividad de los parámetros a considerar. En general, el objetivo principal de esta tesis doctoral es identificar las características y oportunidades de negocio a través de un análisis de valoración de empresas, que permita una mejor interpretación del contexto incierto para la toma de decisiones. Es decir, la teoría de la decisión en la incertidumbre se desarrolla con la valoración de empresas. Se analiza la situación en la que se encuentra y se estudian las aportaciones que podemos hacer en este campo con los principales algoritmos de lógica difusa estudiados por autores como J. Gil Aluja, A. Kaufmann, R. Yager, entre otros, con especial énfasis en aquellos que han sido aplicados al ámbito empresarial y financiero. La valoración de empresas es un proceso fundamental y complejo en los sistemas económico-financieros. En un entorno que evoluciona hacia formas más complejas e inciertas, es necesario presentar nuevos modelos de valoración empresarial más dinámicos basados en técnicas de tratamiento y gestión de la incertidumbre y toma de decisiones, para eliminar la ambigüedad y la confusión en entornos inciertos. La primera aportación de este trabajo es el análisis del estado de la cuestión realizado a través de dos estudios bibliométricos que estudian las aportaciones de la comunidad científica a la lógica borrosa y la valoración empresarial. Destaca la importancia de los factores subjetivos a la hora de tomar decisiones en un entorno económico y financiero. La segunda contribución es el desarrollo de aplicaciones que muestren la toma de decisiones en la incertidumbre aplicada a los métodos de valoración de empresas. Este estudio nos permite desarrollar algoritmos genéricos y modelos matemáticos que se pueden aplicar a la realidad empresarial, para probar su utilidad. En este trabajo, se destacan el coeficiente de adecuación, el coeficiente de calificación, la distancia de Hamming, la teoría del clon, el modelo de preferencia subjetiva, el algoritmo húngaro, los operadores OWA, los intervalos y los expertones. La tercera contribución es un nuevo algoritmo que combina la matemática borrosa y la valoración de empresas, lo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión en el ámbito empresarial. En concreto, se desarrolla un modelo de valoración de empresas mediante el descuento de flujos de caja y las matemáticas borrosas, mostrando su utilidad y la posibilidad de ser aplicado por la comunidad académica y profesional en el posterior análisis del valor de una empresa. El modelo propuesto sistematiza y ordena el uso de intervalos para establecer un valor de negocio mínimo y máximo para la empresa. Por lo tanto, hemos encontrado un intervalo de confianza del posible valor comercial. Finalmente, podríamos decir que a nivel general hay dos aportaciones importantes a destacar en esta tesis doctoral: la aplicabilidad y el desarrollo. Aplicamos algoritmos y modelos en los métodos de valoración de empresas y desarrollamos un nuevo algoritmo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión

La valoración de empreses mediante la lógica borrosa

Programa de Doctorat en Empresa[spa] La complejidad de la toma de decisiones en el campo de la economía y las finanzas se ha incrementado en los últimos años. Como resultado, se está prestando cada vez más atención al desarrollo e implementación de modelos matemáticos que puedan dar respuesta a estos problemas. La investigación en el campo de la lógica borrosa ha sido un tema de creciente interés durante muchas décadas, ya que es un concepto fundamental y común en la ciencia. Desde 1965, cuando se publicó el título seminal "Fuzzy sets" (Zadeh, L. A. 1965), se produjo un cambio de la lógica binaria a la lógica multivalente. Este cambio permite dar paso a teorías relacionadas con la incertidumbre, a través de una metodología borrosa, para poder considerar todos los escenarios posibles en la toma de decisiones, teniendo en cuenta la objetividad y subjetividad de los parámetros a considerar. En general, el objetivo principal de esta tesis doctoral es identificar las características y oportunidades de negocio a través de un análisis de valoración de empresas, que permita una mejor interpretación del contexto incierto para la toma de decisiones. Es decir, la teoría de la decisión en la incertidumbre se desarrolla con la valoración de empresas. Se analiza la situación en la que se encuentra y se estudian las aportaciones que podemos hacer en este campo con los principales algoritmos de lógica difusa estudiados por autores como J. Gil Aluja, A. Kaufmann, R. Yager, entre otros, con especial énfasis en aquellos que han sido aplicados al ámbito empresarial y financiero. La valoración de empresas es un proceso fundamental y complejo en los sistemas económico-financieros. En un entorno que evoluciona hacia formas más complejas e inciertas, es necesario presentar nuevos modelos de valoración empresarial más dinámicos basados en técnicas de tratamiento y gestión de la incertidumbre y toma de decisiones, para eliminar la ambigüedad y la confusión en entornos inciertos. La primera aportación de este trabajo es el análisis del estado de la cuestión realizado a través de dos estudios bibliométricos que estudian las aportaciones de la comunidad científica a la lógica borrosa y la valoración empresarial. Destaca la importancia de los factores subjetivos a la hora de tomar decisiones en un entorno económico y financiero. La segunda contribución es el desarrollo de aplicaciones que muestren la toma de decisiones en la incertidumbre aplicada a los métodos de valoración de empresas. Este estudio nos permite desarrollar algoritmos genéricos y modelos matemáticos que se pueden aplicar a la realidad empresarial, para probar su utilidad. En este trabajo, se destacan el coeficiente de adecuación, el coeficiente de calificación, la distancia de Hamming, la teoría del clon, el modelo de preferencia subjetiva, el algoritmo húngaro, los operadores OWA, los intervalos y los expertones. La tercera contribución es un nuevo algoritmo que combina la matemática borrosa y la valoración de empresas, lo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión en el ámbito empresarial. En concreto, se desarrolla un modelo de valoración de empresas mediante el descuento de flujos de caja y las matemáticas borrosas, mostrando su utilidad y la posibilidad de ser aplicado por la comunidad académica y profesional en el posterior análisis del valor de una empresa. El modelo propuesto sistematiza y ordena el uso de intervalos para establecer un valor de negocio mínimo y máximo para la empresa. Por lo tanto, hemos encontrado un intervalo de confianza del posible valor comercial. Finalmente, podríamos decir que a nivel general hay dos aportaciones importantes a destacar en esta tesis doctoral: la aplicabilidad y el desarrollo. Aplicamos algoritmos y modelos en los métodos de valoración de empresas y desarrollamos un nuevo algoritmo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión