Representing Mathematical Concepts Associated With Formulas Using Math Entity Cards

We introduce Math Entity Cards, a modified version of existing Entity Cards specifically tailored for Math Information Retrieval. Math Entity Cards help connect formulas to titles and description and make the navigation between formulas and text related to formulas, seamless. These cards are populated from a new knowledge base, created by extracting and combining formulas, titles and descriptions from three different sources, Wikidata, Wiktionary & ProofWiki. We demonstrate a novel approach of using entity cards for auto-complete by integrating our cards into a Math-Aware Search Interface: MathSeer. This helps create a new ecosystem for consuming information during formula editing and search. We design and conduct a human experiment, in a math information retrieval setting and find statistical evidence for the usefulness of individual card components

Information quality in online social media and big data collection: an example of Twitter spam detection

La popularité des médias sociaux en ligne (Online Social Media - OSM) est fortement liée à la qualité du contenu généré par l'utilisateur (User Generated Content - UGC) et la protection de la vie privée des utilisateurs. En se basant sur la définition de la qualité de l'information, comme son aptitude à être exploitée, la facilité d'utilisation des OSM soulève de nombreux problèmes en termes de la qualité de l'information ce qui impacte les performances des applications exploitant ces OSM. Ces problèmes sont causés par des individus mal intentionnés (nommés spammeurs) qui utilisent les OSM pour disséminer des fausses informations et/ou des informations indésirables telles que les contenus commerciaux illégaux. La propagation et la diffusion de telle information, dit spam, entraînent d'énormes problèmes affectant la qualité de services proposés par les OSM. La majorité des OSM (comme Facebook, Twitter, etc.) sont quotidiennement attaquées par un énorme nombre d'utilisateurs mal intentionnés. Cependant, les techniques de filtrage adoptées par les OSM se sont avérées inefficaces dans le traitement de ce type d'information bruitée, nécessitant plusieurs semaines ou voir plusieurs mois pour filtrer l'information spam. En effet, plusieurs défis doivent être surmontées pour réaliser une méthode de filtrage de l'information bruitée . Les défis majeurs sous-jacents à cette problématique peuvent être résumés par : (i) données de masse ; (ii) vie privée et sécurité ; (iii) hétérogénéité des structures dans les réseaux sociaux ; (iv) diversité des formats du UGC ; (v) subjectivité et objectivité. Notre travail s'inscrit dans le cadre de l'amélioration de la qualité des contenus en termes de messages partagés (contenu spam) et de profils des utilisateurs (spammeurs) sur les OSM en abordant en détail les défis susmentionnés. Comme le spam social est le problème le plus récurant qui apparaît sur les OSM, nous proposons deux approches génériques pour détecter et filtrer le contenu spam : i) La première approche consiste à détecter le contenu spam (par exemple, les tweets spam) dans un flux en temps réel. ii) La seconde approche est dédiée au traitement d'un grand volume des données relatives aux profils utilisateurs des spammeurs (par exemple, les comptes Twitter). Pour filtrer le contenu spam en temps réel, nous introduisons une approche d'apprentissage non supervisée qui permet le filtrage en temps réel des tweets spams dans laquelle la fonction de classification est adaptée automatiquement. La fonction de classification est entraîné de manière itérative et ne requière pas une collection de données annotées manuellement. Dans la deuxième approche, nous traitons le problème de classification des profils utilisateurs dans le contexte d'une collection de données à grande échelle. Nous proposons de faire une recherche dans un espace réduit de profils utilisateurs (une communauté d'utilisateurs) au lieu de traiter chaque profil d'utilisateur à part. Ensuite, chaque profil qui appartient à cet espace réduit est analysé pour prédire sa classe à l'aide d'un modèle de classification binaire. Les expériences menées sur Twitter ont montré que le modèle de classification collective non supervisé proposé est capable de générer une fonction efficace de classification binaire en temps réel des tweets qui s'adapte avec l'évolution des stratégies des spammeurs sociaux sur Twitter. L'approche proposée surpasse les performances de deux méthodes de l'état de l'art de détection de spam en temps réel. Les résultats de la deuxième approche ont démontré que l'extraction des métadonnées des spams et leur exploitation dans le processus de recherche de profils de spammeurs est réalisable dans le contexte de grandes collections de profils Twitter. L'approche proposée est une alternative au traitement de tous les profils existants dans le OSM.The popularity of OSM is mainly conditioned by the integrity and the quality of UGC as well as the protection of users' privacy. Based on the definition of information quality as fitness for use, the high usability and accessibility of OSM have exposed many information quality (IQ) problems which consequently decrease the performance of OSM dependent applications. Such problems are caused by ill-intentioned individuals who misuse OSM services to spread different kinds of noisy information, including fake information, illegal commercial content, drug sales, mal- ware downloads, and phishing links. The propagation and spreading of noisy information cause enormous drawbacks related to resources consumptions, decreasing quality of service of OSM-based applications, and spending human efforts. The majority of popular social networks (e.g., Facebook, Twitter, etc) over the Web 2.0 is daily attacked by an enormous number of ill-intentioned users. However, those popular social networks are ineffective in handling the noisy information, requiring several weeks or months to detect them. Moreover, different challenges stand in front of building a complete OSM-based noisy information filtering methods that can overcome the shortcomings of OSM information filters. These challenges are summarized in: (i) big data; (ii) privacy and security; (iii) structure heterogeneity; (iv) UGC format diversity; (v) subjectivity and objectivity; (vi) and service limitations In this thesis, we focus on increasing the quality of social UGC that are published and publicly accessible in forms of posts and profiles over OSNs through addressing in-depth the stated serious challenges. As the social spam is the most common IQ problem appearing over the OSM, we introduce a design of two generic approaches for detecting and filtering out the spam content. The first approach is for detecting the spam posts (e.g., spam tweets) in a real-time stream, while the other approach is dedicated for handling a big data collection of social profiles (e.g., Twitter accounts). For filtering the spam content in real-time, we introduce an unsupervised collective-based framework that automatically adapts a supervised spam tweet classification function in order to have an updated real-time classifier without requiring manual annotated data-sets. In the second approach, we treat the big data collections through minimizing the search space of profiles that needs advanced analysis, instead of processing every user's profile existing in the collections. Then, each profile falling in the reduced search space is further analyzed in an advanced way to produce an accurate decision using a binary classification model. The experiments conducted on Twitter online social network have shown that the unsupervised collective-based framework is able to produce updated and effective real- time binary tweet-based classification function that adapts the high evolution of social spammer's strategies on Twitter, outperforming the performance of two existing real- time spam detection methods. On the other hand, the results of the second approach have demonstrated that performing a preprocessing step for extracting spammy meta-data values and leveraging them in the retrieval process is a feasible solution for handling a large collections of Twitter profiles, as an alternative solution for processing all profiles existing in the input data collection. The introduced approaches open different opportunities for information science researcher to leverage our solutions in other information filtering problems and applications. Our long term perspective consists of (i) developing a generic platform covering most common OSM for instantly checking the quality of a given piece of information where the forms of the input information could be profiles, website links, posts, and plain texts; (ii) and transforming and adapting our methods to handle additional IQ problems such as rumors and information overloading