Finding media illustrating events

We present a method combining semantic inferencing and visual analysis for finding automatically media (photos and videos) illustrating events. We report on experiments vali-dating our heuristic for mining media sharing platforms and large event directories in order to mutually enrich the de-scriptions of the content they host. Our overall goal is to design a web-based environment that allows users to explore and select events, to inspect associated media, and to dis-cover meaningful, surprising or entertaining connections be-tween events, media and people participating in events. We present a large dataset composed of semantic descriptions of events, photos and videos interlinked with the larger Linked Open Data cloud and we show the benefits of using semantic web technologies for integrating multimedia metadata

Estrategias y oportunidades tecnológicas en la generación de linked data en las bibliotecas

The reality of the vast majority of libraries includes more applications, services and technologies with varying degrees of integration and reuse of data and effort. This diversity is often presented as an obstacle in terms of resource exploitation and proposals for incorporation of new standards, what implies the necessity of integration technologies. This paper describes the opportunities that services and platform’s integration implies to libraries in order to propose a theoretical model of integration based on Linked Data, capable to make inferences, to allow non-print bibliographic data, and to change the traditional paradigm of search-results-faceted, with the goal that any library could applied that without belonging to a macroproject nor making costly investments, just applying an easy Linked Data oriented model

What's happening? : uma plataforma de eventos

Os eventos são uma presença constante no nosso dia a dia e são divulgados através dos meios de comunicação, anúncios publicitários ou através de conversas entre amigos. A era digital trouxe consigo uma data de mudanças significativas no mundo das comunicações e consequentemente, a divulgação de eventos é facilitada devido às redes sociais que desempenham um papel importante na proliferação destes. No entanto, a procura de eventos, quer no tempo ou no espaço, não é uma tarefa fácil nos dias que correm. Apesar da evolução tecnológica ter permitido a criação de novas plataformas para divulgação de eventos, ainda existe dificuldade em saber o que está a acontecer em redor da nossa localização. Atualmente, um grande número de eventos sociais é criado e promovido nas redes sociais. Com o aglomerado de informação que estas redes geram, a experiência de procurar eventos não é a mais consistente para o utilizador porque os resultados obtidos nem sempre refletem os interesses do utilizador. Este trabalho propõe um novo conceito para uma plataforma de divulgação de eventos, intitulada de What’s Happening? com o objetivo de melhorar a experiência do utilizador na procura e recomendação destes. Em particular, é proposta uma arquitetura para a plataforma que utiliza técnicas de machine learning para classificar eventos provenientes de redes sociais populares, e.g. Facebook, com o objetivo de os categorizar. Tendo em conta que os serviços utilizados para a obtenção de eventos apresentam modelos de dados diferentes, é proposta a ontologia LODSE (Linking Open Descriptions of Social Events), tendo como base a ontologia LODE (Linking Open Descriptions of Events), com o objetivo de facilitar a integração dos dados obtidos dos serviços externos, modelar um evento social para ser posteriormente classificado e melhorar a classificação de eventos. Como forma de validação das técnicas de machine learning na arquitetura proposta bem como o modelo de dados criado a partir da ontologia LODSE, foram realizadas duas avaliações experimentais. A primeira avaliação experimental demonstrou que o melhor algoritmo para classificar os datasets de eventos criados é o Random Forest obtendo 83,33% de eventos corretamente classificados. A segunda avaliação experimental demonstrou que o modelo de dados baseado na ontologia LODSE traz benefícios na classificação de eventos demonstrando uma melhoria de 12,4% de eventos corretamente classificados bem como uma melhoria de 5,9% no tempo de processamento quando comparado com o modelo de dados baseado na ontologia LOD

What's happening? : uma plataforma de eventos

Os eventos são uma presença constante no nosso dia a dia e são divulgados através dos meios de comunicação, anúncios publicitários ou através de conversas entre amigos. A era digital trouxe consigo uma data de mudanças significativas no mundo das comunicações e consequentemente, a divulgação de eventos é facilitada devido às redes sociais que desempenham um papel importante na proliferação destes. No entanto, a procura de eventos, quer no tempo ou no espaço, não é uma tarefa fácil nos dias que correm. Apesar da evolução tecnológica ter permitido a criação de novas plataformas para divulgação de eventos, ainda existe dificuldade em saber o que está a acontecer em redor da nossa localização. Atualmente, um grande número de eventos sociais é criado e promovido nas redes sociais. Com o aglomerado de informação que estas redes geram, a experiência de procurar eventos não é a mais consistente para o utilizador porque os resultados obtidos nem sempre refletem os interesses do utilizador. Este trabalho propõe um novo conceito para uma plataforma de divulgação de eventos, intitulada de What’s Happening? com o objetivo de melhorar a experiência do utilizador na procura e recomendação destes. Em particular, é proposta uma arquitetura para a plataforma que utiliza técnicas de machine learning para classificar eventos provenientes de redes sociais populares, e.g. Facebook, com o objetivo de os categorizar. Tendo em conta que os serviços utilizados para a obtenção de eventos apresentam modelos de dados diferentes, é proposta a ontologia LODSE (Linking Open Descriptions of Social Events), tendo como base a ontologia LODE (Linking Open Descriptions of Events), com o objetivo de facilitar a integração dos dados obtidos dos serviços externos, modelar um evento social para ser posteriormente classificado e melhorar a classificação de eventos. Como forma de validação das técnicas de machine learning na arquitetura proposta bem como o modelo de dados criado a partir da ontologia LODSE, foram realizadas duas avaliações experimentais. A primeira avaliação experimental demonstrou que o melhor algoritmo para classificar os datasets de eventos criados é o Random Forest obtendo 83,33% de eventos corretamente classificados. A segunda avaliação experimental demonstrou que o modelo de dados baseado na ontologia LODSE traz benefícios na classificação de eventos demonstrando uma melhoria de 12,4% de eventos corretamente classificados bem como uma melhoria de 5,9% no tempo de processamento quando comparado com o modelo de dados baseado na ontologia LOD

Experiencing Events through User-Generated Media

Large numbers of websites contain (human-readable) infor- mation about scheduled events, of which some may display media cap- tured at these events. This information is, however, often incomplete and always locked into the sites. This prevents users from creating overviews of media associated with an event from multiple websites. We carried out exploratory user studies with potential end-users to guide the design of a web-based environment for supporting event-based services. Based on our results, our goal is to provide support for exploring and selecting events and associated media, and for discovering meaningful, surprising or entertaining connections between events, media and participants by consuming linked data. We assembled a large collection of event and as- sociated media descriptions, which we inter

Experiencing Events through User-Generated Media

Abstract. Large numbers of websites contain (human-readable) information about scheduled events, of which some may display media captured at these events. This information is, however, often incomplete and always locked into the sites. This prevents users from creating overviews of media associated with an event from multiple websites. We carried out exploratory user studies with potential end-users to guide the design of a web-based environment for supporting event-based services. Based on our results, our goal is to provide support for exploring and selecting events and associated media, and for discovering meaningful, surprising or entertaining connections between events, media and participants by consuming linked data. We assembled a large collection of event and associated media descriptions, which we interlinked with the Linked Open Data cloud. The dataset is obtained from three large public event directories (last.fm, eventful, upcoming) represented with the LODE ontology and from large media directories (flickr, youtube) represented with the Media Ontology. We present the results from the user studies, the conversion, interlinking and publication of the data following the best practices of the Semantic Web community, and our initial application design.