Factors required for mobile search going mainstream

This article aims to review the technological and socio-economic conditions which will influence the development of the mobile search market

Development of context-sensitive user interfaces

Dobro dizajniran, intuitivan i privlačan za korišćenje korisnički interfejs predstavlja ključni faktor uspeha računarskih proizvoda i sistema. Radi unapređenja razvoja i upotrebljivosti korisničkih interfejsa potrebno je uzeti u obzir karakteristike korisnika. Ovo zahteva interdisciplinaran pristup i korišćenje znanja iz različitih oblasti kao što su računarske, saznajne i biološke nauke. Pored toga, potrebno je uzeti u obzir karakteristike medija i fizičkog okruženja u kojem se odvija interakcija čoveka i računara. Razvoj korisničkog interfejsa treba da uvaži i karakteristike hardverskih uređaja koji se koriste u komunikaciji sa korisnikom, dostupne softverske resurse, kao i karakteristike programskih sistema koji treba da koriste korisnički interfejs. U skladu sa tim, uvodi se pojam kontekstno-osetljivog interfejsa koji se definiše kao korisnički interfejs koji je prilagodljiv kontekstu interakcije sa konkretnim korisnikom. Kontekst interakcije čine tri klase entiteta: korisnik računarskog sistema (čovek); hardverska i softverska platforma pomoću kojih korisnici interaguju sa sistemom i fizičko okruženje u kojem se odigrava interakcija sa sistemom. Posmatrajući evoluciju razvoja softvera uočavamo povećanje nivoa apstrakcije na kojem se softver opisuje. Dostignuti nivo razvoja omogućava platformski nezavisnu specifikaciju softvera koja se postepeno ili automatizovano prevodi u izvršne aplikacije za različite softverske i hardverske platforme. Arhitektura upravljana modelima, koja se koristi za razvoj složenih programskih rešenja, hijerarhijski organizuje koncepte i modele u više nivoa apstrakcije. Ovo je posebno bitno imajući u vidu da je razvoj kontekstno-osetljivih korisničkih interfejsa složen proces koji uključuje modelovanje velikog broja elemenata na različitim nivoima apstrakcije. U ovoj tezi smo istraživali problem unapređenja razvoja kontekstno-osetljivih korisničkih interfejsa. Predloženo je rešenje koje omogućava automatizaciju razvoja korisničkog interfejsa prilagođenog kontekstu interakcije čoveka i računara. Rešenje se ogleda u proširenju jezika za modelovanje, standardnog procesa razvoja softverskih sistema (Unified proces) i razvojnih alata elementima specifičnim za interakciju čoveka i računara. U skladu sa prethodnim, razvijen je model kontekstno-osetljive interakcije čoveka i računara i predloženi su modeli korisničkih interfejsa na različitim nivoima apstrakcije. Zbog standardizacije, široke prihvaćenosti, i dostupnosti razvojnih alata, odlučili smo se za proširenje UML (Unified Modeling Language) jezika za modelovanje i ATL (Atlas Transformation Language) jezika za transformacije modela. Primena predloženog pristupa je demonstrirana na primerima dve studije slučaja iz različitih domena...Well-designed, intuitive and catchy-to-use user interface represents key issue of success of computer products and systems. In order to improve development and usability of user interfaces it is needed to take into account user’s charasteristics. This entails interdisciplinary approach and use of knowledge from different fields such as computing, cognitive and biological sciences. In addition, it is needed to consider features of the physical environment and the medium in which interaction between human and computer takes place. Development of user interface must include characteristics of hardware devices employed in interaction with the user, availabale software resources, as well as characteristics of software systems using the interface. According to stated, concept of context-sensitive user interface is introduced, defined as a user interface adaptable to context of interaction with concrete user. Context of interaction is decomposed into three classes of entitites: user of a computer system (human); hardware and software platforms by which users interact with the system and physical environment in which interaction with system happens. Looking at the evolution of software development, we can notice that the abstraction level on which software is described is increasing all the time. The latest trend is to specify software using platform-independent models, which are then gradually and (semi-) automatically transformed into executable applications for different platforms and target devices. Modeldriven architecture, used for development of complex software solutions, hierarchically organizes concepts and models into multiple abstraction levels. This is especially important regarding development of context-sensitive user interfaces which appears to be a complex process involved with modeling of a large number of elements on different abstraction levels. In this thesis, we have been exploring problem concerned with the improvement of development of context-sensitive user interfaces. Solution enabling automation of development of user interface adaptable to context of interaction between human and computer is proposed. Solution includes extensions of modelling language, standard software development process (Unified process) and development tools with the elements specific for human-computer interaction. Based on previous, model of context-sensitive human-computer interaction has been developed and user interface models on different abstraction levels have been proposed. For reasons of standardization, wide acceptance and availability of development tools, we have decided to extend UML (Unified Modeling Language) modeling language and ATL (Atlas Transformation Language) language for model transformations. Application of the proposed approach is demonstrated with examples of two case studies from different domains..

Accès contextuel à l'information dans un environnement mobile : approche basée sur l'utilisation d'un profil situationnel de l'utilisateur et d'un profil de localisation des requêtes

Le but fondamental de la recherche d'information (RI) contextuelle consiste à combiner des sources d'évidences issues du contexte de la requête, du contexte de l'utilisateur et de son environnement dans une même infrastructure afin de mieux caractériser les besoins en information de l'utilisateur et d'améliorer les résultats de recherche. Notre contribution porte sur la conception d'un système de RI contextuel dans un cadre mobile. Plus spécifiquement, notre contribution se décline en trois principaux points : la modélisation et construction de profil situationnel de l'utilisateur, la caractérisation de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur, ainsi que la définition d'un cadre de combinaison de ces éléments contextuels pour calculer un score de pertinence multidimensionnelle des documents. Nous nous sommes intéressés en premier lieu à exploiter le profil situationnel de l'utilisateur dans un processus d'accès personnalisé à l'information. Le profil situationnel est composé de centres d'intérêts de l'utilisateur appris pour chaque situation de recherche. Une situation de recherche est caractérisée par une représentation sémantique de la localisation et de temps de l'utilisateur lors de sa recherche. Les centres d'intérêts sont construits en exploitant les documents jugés pertinents par l'utilisateur et une ontologie générale. Nous avons proposé d'utiliser l'approche par raisonnement à partir de cas pour sélectionner le centre d'intérêt à exploiter pour la personnalisation sur la base de la comparaison de la similarité des situations de recherche. Le centre d'intérêt sélectionné est utilisé dans le ré-ordonnancement des résultats de recherche des requêtes appartenant à une situation de recherche similaire. Nous exploitons ensuite le contexte de la requête dans un mécanisme de prédiction de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur. Notre approche de prédiction de la sensibilité de la requête à la localisation se base sur la construction d'un modèle de langue de localisation de la requête. Ce modèle nous a servi comme source d'évidence pour calculer des caractéristiques pour la classification des requêtes selon leur sensibilité à la localisation. Nous avons également intégré notre approche de détection de la sensibilité de la la requête à la localisation dans un processus d'adaptation des résultats de recherche selon le type de la requête. En vue d'intégrer ces deux types d'adaptation dans un SRI contextuel, nous nous sommes proposés d'appliquer un modèle d'agrégation prioritaire pour la combinaison de pertinence multidimensionnelle pour la RI mobile. Ce modèle de pertinence multidimensionnelle présente la particularité d'exploiter deux opérateurs d'agrégation prioritaire permettant d'adapter les résultats de recherche selon les préférences de l'utilisateur exprimées sur les critères de pertinence. Vu qu'il n'existe pas de cadre d'évaluation standard d'accès contextuel à l'information, plus particulièrement adapté au contexte mobile, nous avons proposé des cadres d'évaluation orientés-contexte basés sur des approches par "simulation de contexte" et "par étude journalière". Nous avons exploité ces cadres d'évaluation pour valider notre contribution dans le domaine. En particulier, nous avons évalué expérimentalement notre approche de personnalisation en utilisant notre profil situationnel en comparaison à un SRI standard, et avons montré que notre approche est à l'origine d'un gain de performance significatif. Nous avons validé notre approche de détection de la sensibilité de la requête à la localisation de l'utilisateur sur une collection de requêtes annotées manuellement issue du \textit{log} de recherche d'AOL, en testant plusieurs classificateurs du domaine et par comparaison à une approche de l'état de l'art, et nous avons montré son efficacité à améliorer la performance de la recherche par comparaison à un SRI standard. Nous avons également comparé notre cadre de combinaison de pertinence à une approche de combinaison linéaire standard et montré son efficacité.Contextual information retrieval aims at combining knowledge about the query context and the user context in the same framework in order to better meet the user information needs. We propose a contextual search approach integrating a query location intent prediction method and a situational user profile modelling approach in order to improve the retrieval effectiveness for mobile search. We propose an approach to personalize search results for mobile users by exploiting both cognitive and spatio temporal context of the user. We propose to model the user on three semantic dimensions : time, location and interests. A case based reasoning approach is adopted to select the appropriate user profile for re-ranking the search results. In order to identify the user intent global, local explicit and local implicit, we exploit the top N search results returned by a general Web search engine to build a location query profile using language models. Two measures namely location Kullback-Leibler Divergence and Kurtosis defined on this profile, allow us to effectively classify the three types of queries. We also propose a multidimensional ranking model based on the standard relevance dimension of topic and the contextual dimensions of interests and location to personalise search results for o mobile user. The peculiarity of our multidimensional ranking lies in a "prioritized combination" of the considered criteria, using the "prioritized scoring" and "prioritized and" operators, which allow flexible personalization of search results according to users' preferences. As there is no standard evaluation protocol for evaluating contextual access retrieval, we have proposed context-oriented evaluation protocols ranging from simulation frameworks to user studies. We have exploited these protocols to evaluate our contributions in the domain and have shown the effectiveness of our approaches