Investigation into Mobile Learning Framework in Cloud Computing Platform

Abstract—Cloud computing infrastructure is increasingly used for distributed applications. Mobile learning applications deployed in the cloud are a new research direction. The applications require specific development approaches for effective and reliable communication. This paper proposes an interdisciplinary approach for design and development of mobile applications in the cloud. The approach includes front service toolkit and backend service toolkit. The front service toolkit packages data and sends it to a backend deployed in a cloud computing platform. The backend service toolkit manages rules and workflow, and then transmits required results to the front service toolkit. To further show feasibility of the approach, the paper introduces a case study and shows its performance

A Review on GPU Based Parallel Computing for NP Problems

Now a days there are different number of optimization problems are present. Which are NP problems to solve this problems parallel metaheuristic algorithm are required. Graph theories are most commonly studied combinational problems. In this paper providing the new move towards solve this combinational problem with GPU based parallel computing using CUDA architecture. Comparing those problem with relevant to the transfer rate, effective memory utilization and speedup etc. to acquire the paramount possible solution. By applying the different algorithms on the optimization problem to catch the efficient memory exploitation, synchronized execution, saving time and increasing speedup of execution. Due to this the speedup factor is enhance and get the best optimal solution

Extracting collective trends from Twitter using social-based data mining

The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40495-5_62Proceedings 5th International Conference, ICCCI 2013, Craiova, Romania, September 11-13, 2013,Social Networks have become an important environment for Collective Trends extraction. The interactions amongst users provide information of their preferences and relationships. This information can be used to measure the influence of ideas, or opinions, and how they are spread within the Network. Currently, one of the most relevant and popular Social Network is Twitter. This Social Network was created to share comments and opinions. The information provided by users is specially useful in different fields and research areas such as marketing. This data is presented as short text strings containing different ideas expressed by real people. With this representation, different Data Mining and Text Mining techniques (such as classification and clustering) might be used for knowledge extraction trying to distinguish the meaning of the opinions. This work is focused on the analysis about how these techniques can interpret these opinions within the Social Network using information related to IKEA® company.The preparation of this manuscript has been supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation under the following projects: TIN2010-19872, ECO2011-30105 (National Plan for Research, Development and Innovation) and the Multidisciplinary Project of Universidad Aut´onoma de Madrid (CEMU-2012-034

eWOM sobre Responsabilidad Social Corporativa: su efecto sobre la utilidad percibida, la influencia percibida y la equidad de la marca de los destinos turísticos

Desde la línea del Comportamiento del Consumidor y de la aproximación de la Sustentabilidad Corporativa, esta tesis analizó la influencia que ejerce la comunicación boca-oído electrónica (eWOM) de la Responsabilidad Social Corporativa (RSC) sobre la utilidad percibida del eWOM (UP), la influencia percibida del eWOM (IP) y la equidad de marca basada en el consumidor (EMBC), considerando en el estilo del eWOM los argumentos sobre las dimensiones ambiental, económica y sociocultural de la RSC y los tipos de contenido emocional y racional. Para lograr este propósito se desarrollaron dos etapas de investigación. En la etapa exploratoria se estudió el estilo del eWOM de los destinos turísticos (DT), identificando léxicos según dimensiones de RSC (ambiental, económica y sociocultural), léxicos según tipo de contenido creativo (emocional y racional), argumentos temáticos más frecuentes y sentimientos presentes en los mensajes. Los análisis de minería de texto y análisis de sentimiento se aplicaron a 5113 comentarios sobre 20 DT españoles y argentinos. En la etapa experimental se realizaron tres estudios para analizar el impacto de las dimensiones de RSC expresadas en el eWOM sobre la UP, la IP y la EMBC. En los experimentos se incluyeron consumidores de Argentina y España (estudio 1= 372 individuos; estudio 2= 612 Individuos y estudio 3 = 699 individuos), dos tipos de DT (de montaña y playa), DT de diferentes grados de familiaridad para los turistas, mensajes eWOM con argumentos temáticos simples o combinados (más de una dimensión) sobre las dimensiones de RSC así como mensajes eWOM con distinto tipo de contenido creativo (emocional y racional). Tanto el análisis a nivel de palabras como el análisis de temas presentes en los comentarios sobre DT ofrecieron evidencia para concluir que los turistas hablan sobre las dimensiones de RSC en el eWOM de los DT. El estudio del estilo del eWOM permitió concluir que la valencia generada a partir de los textos resultó consistente con la valencia auto-informada por los autores y que está explicada por el tipo de componentes del DT sobre el que se comenta (atracción o actividad) así como por país en el que se encuentra el DT evaluado. Se observó que los turistas tienen un léxico racional más variado pero que el significado del conjunto del mensaje es preferentemente emocional. Además, en los comentarios sobre atracciones, la frecuencia de uso de apelación racional es comparativamente mayor a los comentarios sobre actividades. En relación al impacto de las dimensiones de RSC en el comportamiento del consumidor se concluyó que: (i) las dimensiones de la RSC comentadas a través de eWOM ejercen un impacto diferenciado en UP y la IP debido a que los comentarios sobre la dimensión ambiental y la sociocultural resultan más útiles y más influyentes para decidir sobre DT que el eWOM sobre la dimensión económica de la RSC; (ii) la dimensión ambiental de la RSC es la que genera mayor EMBC y que el impacto de las dimensiones combinadas de la RSC no es aditivo, sino que es procesado por los turistas a través de una estrategia configuracional, y (iii) que el eWOM sobre las dimensiones de RSC generados con contenido creativo emocional o racional ejercen el mismo impacto en la UP, IP y EMBC. Finalmente, se presentan las implicaciones de gestión de los hallazgos obtenidos y se plantean líneas de investigación futura