Periodic subgraph mining in dynamic networks

La tesi si prefigge di scoprire interazioni periodiche frequenti tra i membri di una popolazione il cui comportamento viene studiato in un certo arco di tempo. Le interazioni tra i membri della popolazione sono rappresentate da archi E tra vertici V di un grafo. Una rete dinamica consiste in una serie di T timestep per ciascuno dei quali esiste un grafo che rappresenta le interazioni attive in quel dato istante. Questa tesi presenta ListMiner, un algoritmo per il problema dell’estrazione di sottografi periodici. La complessità computazionale di tale algoritmo è O((V+E) T2 ln (T /σ)), dove σ è il minimo numero di ripetizioni periodiche necessarie per riportare il sottografo estratto in output. Questa complessità propone un miglioramento di un fattore T rispetto l’unico algoritmo noto in letteratura, PSEMiner. Nella tesi sono inoltre presenti un’analisi dei risultati ottenuti e una presentazione di una variante del problem

Context-awareness for adaptive information retrieval systems

Philosophiae Doctor - PhDThis research study investigates optimization of IRS to individual information needs in order of relevance. The research addressed development of algorithms that optimize the ranking of documents retrieved from IRS. In this thesis, we present two aspects of context-awareness in IR. Firstly, the design of context of information. The context of a query determines retrieved information relevance. Thus, executing the same query in diverse contexts often leads to diverse result rankings. Secondly, the relevant context aspects should be incorporated in a way that supports the knowledge domain representing users’ interests. In this thesis, the use of evolutionary algorithms is incorporated to improve the effectiveness of IRS. A context-based information retrieval system is developed whose retrieval effectiveness is evaluated using precision and recall metrics. The results demonstrate how to use attributes from user interaction behaviour to improve the IR effectivenes