Diseño de un modelo de recuperación de información usando expansión de consultas basadas en ontologías en el dominio de la ciencia de la computación

A lo largo de los años, y particularmente a partir de la aparición del Internet, se ha venido dando un aumento en la cantidad de información disponible para ser consultada por las personas. Sin embargo, la aparición de los sistemas de recuperación de información ha contribuido a facilitar la búsqueda de información para los usuarios, disminuyendo los tiempos invertidos en dicha búsqueda, y hasta cierto punto, mejorando la relevancia de la información recuperada. Sin embargo, se ha identificado que aún persisten algunos elementos que dificultan la obtención de resultados relevantes tales como características propias del lenguaje natural como ambigüedad, desconocimiento del usuario respecto a qué puede ser relevante para él, entre otros. Ante esto, en el presente proyecto se propone una alternativa de solución de forma tal que los documentos recuperados sean en mayor medida relevantes. Esta recuperación se tratará bajo el enfoque específico de la expansión de consultas, proceso para el cual se emplearán modelos de conocimiento como lo son las ontologías.Tesi

Personalizacija sadržaja novinskih webskih portala pomoću tehnika izlučivanja informacija i težinskih Voronoievih dijagrama

News web portals present information, in previously defined topic taxonomy, in both multimedia as well as textual format, that cover all aspects of our daily lives. The information presented has a high refresh rate and as such offers a local as well as a global snapshot of the world. This thesis deals with the presentation of information extraction techniques (from web news portals) and their use in standardization of categorization schemes and automatic classification of newly published content. As the personalization method, weighted Voronoi diagrams are proposed. The aim of the study is to create a virtual profile based on the semantic value of information of visited nodes (web pages formatted with HTML language) at the individual level. The results can greatly contribute to the applicability of the personalization data to specific information sources, including various web news portals. Also, by creating a publicly available collection of prepared data future research in this domain is enabled. Scientific contribution of this doctoral thesis is therefore: a universal classification scheme, that is based on the ODP taxonomy data, is developed, a way for information extraction about user preferences, based on the analysis of user behavior data when using the Web browser, is defined, personalization system, based on the weighted Voronoi diagrams, is implemented.Jedan od načina rješavanja problema nastalih hiperprodukcijom informacija je putem personalizacije izvora informacija, u našem slučaju WWW okruženja, kreiranjem virtualnih profila temeljenih na analizi ponašajnih karakteristika korisnika s ciljem gradiranja važnosti informacija na individualnoj bazi. Sama personalizacija je najviše korištena u području pretraživanja informacija. U pregledu dosadašnjih istraživanja valja napomenuti nekoliko različitih pristupa koji su korišteni u personalizaciji dostupnog sadržaja: ontologijski pristupi, kontekstualni modeli, rudarenje podataka. Ti pristupi su najzastupljeniji u pregledanoj literaturi. Analizom literature također je uočen problem nedostatka ujednačene taksonomije pojmova koji se koriste za anotaciju informacijskih čvorova. Prevladavajući pristup anotacijije korištenje sustava označavanja koji se temelji na korisničkom unosu. Pregledani radovi ukazuju da korisnici na različitim sustavima vežu iste anotacije za iste i/ili slične objekte kod popularnih anotacija, da problem sinonima postoji ali da je zanemariv uz dovoljnu količinu podataka te da se anotacije korištene od strane običnih korisnika i stručnjaka domene preklapaju u 52% slučajeva. Ti podaci upućuju na problem nedostatka unificiranog sustava označavanja informacijskog čvora. Sustavi označavanja nose sa sobom veliku količinu "informacijskog šuma" zbog individualne prirode označavanja informacijskog čvora koji je izravno vezan za korisnikovo poznavanje domene informacijskog čvora. Kao potencijalno rješenje ovog uočenog nedostatka predlaže se korištenje postojećih taksonomija definiranih putem web direktorija. Pregled literature, od nekoliko mogućih web direktorija, najviše spominje ODP web direktorij kao najkvalitetniju taksonomiju hijerarhijske domenske kategorizacije informacijskih čvorova. Korištenje ODP kao taksonomije je navedeno unekoliko radova proučenih u sklopu obavljenog predistraživanja. Korištenjem ODP taksonomije za klasifikaciju informacijskih čvorova omogućuje se određivanje domenske pripadnosti. Ta činjenica omogućuje dodjelu vrijednosti pripadnosti informacijskog čvora pojedinoj domeni. S obzirom na kompleksnu strukturu ODP taksonomije (12 hijerarhijskih razina podjele, 17 kategorija na prvoj razini) i velikom broju potencijalnih kategorija, predlaže korištenje ODP taksonomije za klasifikaciju informacijskog čvora do razine 6. Uz uputu o broju hijerarhijskih razina koje se preporučuju za korištenje prilikom analize ODP strukture, također ističe potrebu za dubinskom klasifikacijom dokumenata. Analizom literature primijećeno je da se problemu personalizacije pristupa prvenstveno u domeni pretraživanja informacija putem WWW sučelja te da je personalizacija informacija dostupnih putem web portala slabo istražena. Kroz brojne radove koji su konzultirani prilikom pripreme predistraživačke faze kao izvori podataka za analizu iskorišteni su različiti izvori informacija: serverske log datoteke, osobna povijest pregledavanja putem preglednikovih log datoteka, aplikacije za praćenje korisnikove interakcije sa sustavom , kolačići i drugi. Podaci prikupljeni putem jednog ili više gore navedenih izvora daju nam uvid u individualno kretanje korisnika unutar definiranog informacijskog i vremenskog okvira. U pregledanoj literaturi se tako prikupljeni podaci koriste za personalizaciju informacija no ne na individualnoj razini nego na temelju grupiranja korisnika u tematski slične grupe/cjeline. Cilj ovog rada je testirati postojeće metode, koje su prepoznate od koristi za daljnji rad, te unapređenje tih metoda težinskim Voronoi dijagramima radi ostvarivanja personalizacije na individualnoj razini. Korištenje težinskih Voronoi dijagrama do sada nije zabilježen u literaturi pa samim time predstavlja inovaciju na području personalizacije informacija. Od pomoći će u tom procesu biti i radovi koji se temeljno bave prepoznavanjem uzoraka korištenja informacijskih čvorova, kojih ima značajan broj te se ne mogu svi spomenuti. Postojanje ponašajnog uzorka povezanog bilo s dugoročnim i/ili kratkoročnim podacima o korisnikovu kretanju kroz informacijski prostor omogućuje kvalitetnije filtriranje i personalizaciju dostupnih informacija. S obzirom da je cilj ovog rada prikazati mogućnost individualne personalizacije, prepoznat je potencijal korištenja težinskih Voronoi dijagrama za potrebe izgradnje virtualnog semantičkog profila te personalizaciju informacija

Personalizacija sadržaja novinskih webskih portala pomoću tehnika izlučivanja informacija i težinskih Voronoievih dijagrama

News web portals present information, in previously defined topic taxonomy, in both multimedia as well as textual format, that cover all aspects of our daily lives. The information presented has a high refresh rate and as such offers a local as well as a global snapshot of the world. This thesis deals with the presentation of information extraction techniques (from web news portals) and their use in standardization of categorization schemes and automatic classification of newly published content. As the personalization method, weighted Voronoi diagrams are proposed. The aim of the study is to create a virtual profile based on the semantic value of information of visited nodes (web pages formatted with HTML language) at the individual level. The results can greatly contribute to the applicability of the personalization data to specific information sources, including various web news portals. Also, by creating a publicly available collection of prepared data future research in this domain is enabled. Scientific contribution of this doctoral thesis is therefore: a universal classification scheme, that is based on the ODP taxonomy data, is developed, a way for information extraction about user preferences, based on the analysis of user behavior data when using the Web browser, is defined, personalization system, based on the weighted Voronoi diagrams, is implemented.Jedan od načina rješavanja problema nastalih hiperprodukcijom informacija je putem personalizacije izvora informacija, u našem slučaju WWW okruženja, kreiranjem virtualnih profila temeljenih na analizi ponašajnih karakteristika korisnika s ciljem gradiranja važnosti informacija na individualnoj bazi. Sama personalizacija je najviše korištena u području pretraživanja informacija. U pregledu dosadašnjih istraživanja valja napomenuti nekoliko različitih pristupa koji su korišteni u personalizaciji dostupnog sadržaja: ontologijski pristupi, kontekstualni modeli, rudarenje podataka. Ti pristupi su najzastupljeniji u pregledanoj literaturi. Analizom literature također je uočen problem nedostatka ujednačene taksonomije pojmova koji se koriste za anotaciju informacijskih čvorova. Prevladavajući pristup anotacijije korištenje sustava označavanja koji se temelji na korisničkom unosu. Pregledani radovi ukazuju da korisnici na različitim sustavima vežu iste anotacije za iste i/ili slične objekte kod popularnih anotacija, da problem sinonima postoji ali da je zanemariv uz dovoljnu količinu podataka te da se anotacije korištene od strane običnih korisnika i stručnjaka domene preklapaju u 52% slučajeva. Ti podaci upućuju na problem nedostatka unificiranog sustava označavanja informacijskog čvora. Sustavi označavanja nose sa sobom veliku količinu "informacijskog šuma" zbog individualne prirode označavanja informacijskog čvora koji je izravno vezan za korisnikovo poznavanje domene informacijskog čvora. Kao potencijalno rješenje ovog uočenog nedostatka predlaže se korištenje postojećih taksonomija definiranih putem web direktorija. Pregled literature, od nekoliko mogućih web direktorija, najviše spominje ODP web direktorij kao najkvalitetniju taksonomiju hijerarhijske domenske kategorizacije informacijskih čvorova. Korištenje ODP kao taksonomije je navedeno unekoliko radova proučenih u sklopu obavljenog predistraživanja. Korištenjem ODP taksonomije za klasifikaciju informacijskih čvorova omogućuje se određivanje domenske pripadnosti. Ta činjenica omogućuje dodjelu vrijednosti pripadnosti informacijskog čvora pojedinoj domeni. S obzirom na kompleksnu strukturu ODP taksonomije (12 hijerarhijskih razina podjele, 17 kategorija na prvoj razini) i velikom broju potencijalnih kategorija, predlaže korištenje ODP taksonomije za klasifikaciju informacijskog čvora do razine 6. Uz uputu o broju hijerarhijskih razina koje se preporučuju za korištenje prilikom analize ODP strukture, također ističe potrebu za dubinskom klasifikacijom dokumenata. Analizom literature primijećeno je da se problemu personalizacije pristupa prvenstveno u domeni pretraživanja informacija putem WWW sučelja te da je personalizacija informacija dostupnih putem web portala slabo istražena. Kroz brojne radove koji su konzultirani prilikom pripreme predistraživačke faze kao izvori podataka za analizu iskorišteni su različiti izvori informacija: serverske log datoteke, osobna povijest pregledavanja putem preglednikovih log datoteka, aplikacije za praćenje korisnikove interakcije sa sustavom , kolačići i drugi. Podaci prikupljeni putem jednog ili više gore navedenih izvora daju nam uvid u individualno kretanje korisnika unutar definiranog informacijskog i vremenskog okvira. U pregledanoj literaturi se tako prikupljeni podaci koriste za personalizaciju informacija no ne na individualnoj razini nego na temelju grupiranja korisnika u tematski slične grupe/cjeline. Cilj ovog rada je testirati postojeće metode, koje su prepoznate od koristi za daljnji rad, te unapređenje tih metoda težinskim Voronoi dijagramima radi ostvarivanja personalizacije na individualnoj razini. Korištenje težinskih Voronoi dijagrama do sada nije zabilježen u literaturi pa samim time predstavlja inovaciju na području personalizacije informacija. Od pomoći će u tom procesu biti i radovi koji se temeljno bave prepoznavanjem uzoraka korištenja informacijskih čvorova, kojih ima značajan broj te se ne mogu svi spomenuti. Postojanje ponašajnog uzorka povezanog bilo s dugoročnim i/ili kratkoročnim podacima o korisnikovu kretanju kroz informacijski prostor omogućuje kvalitetnije filtriranje i personalizaciju dostupnih informacija. S obzirom da je cilj ovog rada prikazati mogućnost individualne personalizacije, prepoznat je potencijal korištenja težinskih Voronoi dijagrama za potrebe izgradnje virtualnog semantičkog profila te personalizaciju informacija

Semantic recommender systems Provision of personalised information about tourist activities.

Aquesta tesi estudia com millorar els sistemes de recomanació utilitzant informació semàntica sobre un determinat domini (en el cas d’aquest treball, Turisme). Les ontologies defineixen un conjunt de conceptes relacionats amb un determinat domini, així com les relacions entre ells. Aquestes estructures de coneixement poden ser utilitzades no només per representar d'una manera més precisa i refinada els objectes del domini i les preferències dels usuaris, sinó també per millorar els procediments de comparació entre els objectes i usuaris (i també entre els mateixos usuaris) amb l'ajuda de mesures de similitud semàntica. Les millores al nivell de la representació del coneixement i al nivell de raonament condueixen a recomanacions més precises i a una millora del rendiment dels sistemes de recomanació, generant nous sistemes de recomanació semàntics intel•ligents. Les dues tècniques bàsiques de recomanació, basades en contingut i en filtratge col•laboratiu, es beneficien de la introducció de coneixement explícit del domini. En aquesta tesi també hem dissenyat i desenvolupat un sistema de recomanació que aplica els mètodes que hem proposat. Aquest recomanador està dissenyat per proporcionar recomanacions personalitzades sobre activitats turístiques a la regió de Tarragona. Les activitats estan degudament classificades i etiquetades d'acord amb una ontologia específica, que guia el procés de raonament. El recomanador té en compte molts tipus diferents de dades: informació demogràfica, les motivacions de viatge, les accions de l'usuari en el sistema, les qualificacions proporcionades per l'usuari, les opinions dels usuaris amb característiques demogràfiques similars o gustos similars, etc. Un procés de diversificació que calcula similituds entre objectes s'aplica per augmentar la varietat de les recomanacions i per tant augmentar la satisfacció de l'usuari. Aquest sistema pot tenir un impacte positiu a la regió en millorar l'experiència dels seus visitants.Esta tesis estudia cómo mejorar los sistemas de recomendación utilizando información semántica sobre un determinado dominio, en el caso de este trabajo el Turismo. Las ontologías definen un conjunto de conceptos relacionados con un determinado dominio, así como las relaciones entre ellos. East estructuras de conocimiento pueden ser utilizadas no sólo para representar de una manera más precisa y refinada los objetos del dominio y las preferencias de los usuarios, sino también para aplicar mejor los procedimientos de comparación entre los objetos y usuarios (y también entre los propios usuarios) con la ayuda de medidas de similitud semántica. Las mejoras al nivel de la representación del conocimiento y al nivel de razonamiento conducen a recomendaciones más precisas y a una mejora del rendimiento de los sistemas de recomendación, generando nuevos sistemas de recomendación semánticos inteligentes. Las dos técnicas de recomendación básicas, basadas en contenido y en filtrado colaborativo, se benefician de la introducción de conocimiento explícito del dominio. En esta tesis también hemos diseñado y desarrollado un sistema de recomendación que aplica los métodos que hemos propuesto. Este recomendador está diseñado para proporcionar recomendaciones personalizadas sobre las actividades turísticas en la región de Tarragona. Las actividades están debidamente clasificadas y etiquetadas de acuerdo con una ontología específica, que guía el proceso de razonamiento. El recomendador tiene en cuenta diferentes tipos de datos: información demográfica, las motivaciones de viaje, las acciones del usuario en el sistema, las calificaciones proporcionadas por el usuario, las opiniones de los usuarios con características demográficas similares o gustos similares, etc. Un proceso de diversificación que calcula similitudes entre objetos se aplica para generar variedad en las recomendaciones y por tanto aumentar la satisfacción del usuario. Este sistema puede tener un impacto positivo en la región al mejorar la experiencia de sus visitantes.This dissertation studies how new improvements can be made on recommender systems by using ontological information about a certain domain (in the case of this work, Tourism). Ontologies define a set of concepts related to a certain domain as well as the relationships among them. These knowledge structures may be used not only to represent in a more precise and refined way the domain objects and the user preferences, but also to apply better matching procedures between objects and users (or between users themselves) with the help of semantic similarity measures. The improvements at the knowledge representation level and at the reasoning level lead to more accurate recommendations and to an improvement of the performance of recommender systems, paving the way towards a new generation of smart semantic recommender systems. Both content-based recommendation techniques and collaborative filtering ones certainly benefit from the introduction of explicit domain knowledge. In this thesis we have also designed and developed a recommender system that applies the methods we have proposed. This recommender is designed to provide personalized recommendations of touristic activities in the region of Tarragona. The activities are properly classified and labelled according to a specific ontology, which guides the reasoning process. The recommender takes into account many different kinds of data: demographic information, travel motivations, the actions of the user on the system, the ratings provided by the user, the opinions of users with similar demographic characteristics or similar tastes, etc. A diversification process that computes similarities between objects is applied to produce diverse recommendations and hence increase user satisfaction. This system can have a beneficial impact on the region by improving the experience of its visitors