Heuri: a Scrabble© playing engine using a probability-based heuristic

The game of Scrabble has been successfully tackled by two engines: Quackle and Maven. They attain the state-of-the-art in Computer Scrabble. These engines use simulation techniques and precalculated values to achieve superhuman play. This paper presents a Scrabble-playing engine, Heuri, which achieves world championship standards when playing in Spanish, and a very high level when playing in English and French, without using brute-force approaches.One advantage of Heuri is that its calculations, as opposed to many in Quackle, are not precomputed and instead performed for every turn. Spanish match results of different versions of Heuri against humans and two versions of Quackle are presented in this paper. Results against Quackle, in English and French, are also given. The main goal of this paper is to enrich Computer Scrabble with the description of a Scrabble playing program, Heuri, which is differently designed from earlier ones such as Maven and Quackle. An additional goal is to give Scrabble players an excellent strategy for obtaining championship level in Spanish.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

HUPSMT: AN EFFICIENT ALGORITHM FOR MINING HIGH UTILITY-PROBABILITY SEQUENCES IN UNCERTAIN DATABASES WITH MULTIPLE MINIMUM UTILITY THRESHOLDS

The problem of high utility sequence mining (HUSM) in quantitative se-quence databases (QSDBs) is more general than that of frequent sequence mining in se-quence databases. An important limitation of HUSM is that a user-predened minimum tility threshold is used commonly to decide if a sequence is high utility. However, this is not convincing in many real-life applications as sequences may have diferent importance. Another limitation of HUSM is that data in QSDBs are assumed to be precise. But in the real world, collected data such as by sensor maybe uncertain. Thus, this paper proposes a framework for mining high utility-probability sequences (HUPSs) in uncertain QSDBs (UQS-DBs) with multiple minimum utility thresholds using a minimum utility. Two new width and depth pruning strategies are also introduced to early eliminate low utility or low probability sequences as well as their extensions, and to reduce sets of candidate items for extensions during the mining process. Based on these strategies, a novel ecient algorithm named HUPSMT is designed for discovering HUPSs. Finally, an experimental study conducted in both real-life and synthetic UQSDBs shows the performance of HUPSMT in terms of time and memory consumption

A data-driven intelligent decision support system that combines predictive and prescriptive analytics for the design of new textile fabrics

In this paper, we propose an Intelligent Decision Support System (IDSS) for the design of new textile fabrics. The IDSS uses predictive analytics to estimate fabric properties (e.g., elasticity) and composition values (% cotton) and then prescriptive techniques to optimize the fabric design inputs that feed the predictive models (e.g., types of yarns used). Using thousands of data records from a Portuguese textile company, we compared two distinct Machine Learning (ML) predictive approaches: Single-Target Regression (STR), via an Automated ML (AutoML) tool, and Multi-target Regression, via a deep learning Artificial Neural Network. For the prescriptive analytics, we compared two Evolutionary Multi-objective Optimization (EMO) methods (NSGA-II and R-NSGA-II) when optimizing 100 new fabrics, aiming to simultaneously minimize the physical property predictive error and the distance of the optimized values when compared with the learned input space. The two EMO methods were applied to design of 100 new fabrics. Overall, the STR approach provided the best results for both prediction tasks, with Normalized Mean Absolute Error values that range from 4% (weft elasticity) to 11% (pilling) in terms of the fabric properties and a textile composition classification accuracy of 87% when adopting a small tolerance of 0.01 for predicting the percentages of six types of fibers (e.g., cotton). As for the prescriptive results, they favored the R-NSGA-II EMO method, which tends to select Pareto curves that are associated with an average 11% predictive error and 16% distance.This work was carried out within the project "TexBoost: less Commodities more Specialities" reference POCI-01-0247-FEDER-024523, co-funded by Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), through Portugal 2020 (P2020)

Generación automática de resúmenes de múltiples documentos utilizando secuencias frecuentes maximales y método de grafos

El crecimiento exponencial de internet ha provocado un bombardeo de información que se produce día a día aumentando de manera exponencial. La información masiva se ha vuelto un problema de sobrecarga de información al momento de realizar una búsqueda de información específica, lo cual ha provocado que las ciencias computacionales se vean involucradas en la búsqueda de una solución. La Generación Automática de Resúmenes de Texto (GART) es una tarea del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) que busca contrarrestar los efectos negativos de la sobrecarga de información. Actualmente existen diferentes métodos del estado del arte para la GART basados en una arquitectura de tres etapas: 1. Identificación de Tópicos. 2. Transformación o interpretación. 3. Síntesis o generación del resumen. Entre los métodos del estado del arte se encontró un método que a diferencia de los otros propone una cuarta etapa. La cuarta etapa busca darle un valor a cada término de las oraciones. El método propuesto por (Ledeneva y García-Hernández, 2017) demostró dar buenos resultados para la tarea Generación Automática de Resúmenes de Texto de Un solo documento (GART-1). Con referencia a los resultados obtenidos del método de (Ledeneva y García-Hernández, 2017) en este trabajo se propone ajustar los parámetros en las diferentes etapas y adaptar el método para la tarea de Generación Automática de Resúmenes de Texto de Múltiples documentos (GART-M). En el método propuesto se optó por la extracción de las Secuencias Frecuentes Maximales (SFM’s) para ser empleadas como modelo de texto y la utilización de un método basado en grafos para realizar el pesado de las oraciones. El corpus empleado fue DUC-02, el cual está conformado por 59 colecciones de documentos de noticias. La evaluación de los resúmenes se hizo con el sistema ROUGE-N, el cual permite comprar los resúmenes generados a partir del método con los resúmenes generados por un humano. Los resultados obtenidos de los experimentos realizados se dividieron en tres etapas. En la primera etapa se buscó la mejor configuración del método. En la segunda etapa se buscó probar la importancia de la longitud de las SFM’s. En la tercera etapa de busco emplear una nueva configuración para la selección de oraciones. Los resultados obtenidos por el método propuesto se compararon con otros métodos del estado del arte y las heurísticas. Los resultados obtenidos con el método propuesto logran superar las heurísticas y métodos del estado del arte

Exploring Data Hierarchies to Discover Knowledge in Different Domains

L'abstract è presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen

Sistema basado en conocimiento para identificar problemas complejos y proponer estrategias que mejoren el funcionamiento del proceso de diseño en la industria del vestido en México

232 páginas. Doctorado en DiseñoOur world is a complex system. Its complexity is caused by functioning among its parts and interactions with other systems. Focus on systems; help us to understand their complexity. From the study of systems derives Soft Systems (SS) and Hard Systems (HS). Nowadays, clothing industry in Mexico is a Complex System (CS), owing to problems arisen as a result of unfair competition, high production costs, deficiency in the use of new technologies, weakness in evolving from manufactory to complete package, production of large volumes, lack of marketing strategies, etcetera. The above situation is due to deficit in trained personnel, methods, techniques and tools (books, software, manuals, etcetera), that give a boost to the clothing sector. Some HS have made contributions to improving this sector, but SS have not. The aim of this work, which is focused on systems, proposes the design of a Knowledge System (KS) to identify complex problems and propose strategies for improving the operation of the design process in Mexican clothing industry. For its construction, techniques and tools of knowledge engineering belonging to artificial intelligence field have been used. The final product of this research is an artificial system, SBC-EXITUS, named after its specialization of application. One of the main characteristics of the system was not only to achieve the concentration of the expert ́s knowledge; this also enriched itself with Soft Systems methodology and design management model. This system is intended to provide valuable assistance to achieve business success by the search, identification and description of complex problems, as well as the proposal for viable solutions. Furthermore, it shows the use of smart graphics (VisiRule software) to represent knowledge. The results suggest that this system is applicable for other productive sectors of design industry.El mundo en el que vivimos es un complejo sistema. Su complejidad se deriva del funcionamiento entre sus partes, y sus relaciones con otros sistemas. El enfoque de sistemas nos ayuda a comprender su complejidad. Del estudio de los sistemas se derivan los Sistemas Suaves (SS) y los Sistemas Duros (SD). Hoy en día la industria del vestido en México es un Sistema Complejo (SC), debido a que enfrenta problemas derivados de la competencia desleal, altos costos de producción, deficiencia en el uso de las nuevas tecnologías, debilidad para evolucionar de la maquila a paquete completo, producción de grandes volúmenes, falta de estrategias de comercialización, etc. Lo anterior debido a la falta de personal especializado, métodos, técnicas y herramientas (libros, software, manuales, etc.), que impulsen al sector del vestido. Algunos de los SD han contribuido a la mejora de la industria del vestido, pero no de SS. En este trabajo, tomando el enfoque de sistemas, se propone diseñar un sistema basado en el conocimiento (SBC) para identificar problemas complejos y proponer estrategias que mejoren el funcionamiento del proceso de diseño en la industria del vestido en México. Para su construcción se ha utilizado las técnicas y herramientas que ofrece la ingeniería en conocimiento en el área de la inteligencia artificial. El producto final de esta investigación es un sistema artificial, que dada la especialización de aplicación recibe el nombre de SBC-EXITUS. Una de las características importantes del sistema es que se logró concentrar no solo el conocimiento del experto sino que además se diseñó un modelo denominado EXITUS que se deriva de la metodología de sistemas suaves (MSS) y el modelo de gestión del diseño (MGD). Este sistema pretende ser una ayuda para alcanzar el éxito empresarial por medio de la búsqueda, identificación y descripción de problemas complejos, así como la propuesta de soluciones viables. Además muestra el uso de gráficos inteligentes (software de VisiRule) para representar el conocimiento. Los resultados sugieren que es aplicable a otros sectores productivos del diseño