Distributed Deployment Strategies for Improved Coverage in a Network of Mobile Sensors With Prioritized Sensing Field

Efficient deployment strategies are proposed for a mobile sensor network, where the coverage priority of different points in the field is specified by a given function. The multiplicatively weighted Voronoi (MW-Voronoi) diagram is utilized to find the coverage holes of the network for the case where the sensing ranges of different sensors are not the same. Under the proposed strategies, each sensor detects coverage holes within its MW-Voronoi region, and then moves in a proper direction to reduce their size. Since the coverage priority of the field is not uniform, the target location of each sensor is determined based on the weights of the vertices or the points inside the corresponding MW-Voronoi region. Simulations validate the theoretical results

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

Geometric partitioning algorithms for fair division of geographic resources

University of Minnesota Ph.D. dissertation. July 2014. Major: Industrial and Systems Engineering. Advisor: John Gunnar Carlsson. 1 computer file (PDF): vi, 140 pages, appendices p. 129-140.This dissertation focuses on a fundamental but under-researched problem: how does one divide a piece of territory into smaller pieces in an efficient way? In particular, we are interested in \emph{map segmentation problem} of partitioning a geographic region into smaller subregions for allocating resources or distributing a workload among multiple agents. This work would result in useful solutions for a variety of fundamental problems, ranging from congressional districting, facility location, and supply chain management to air traffic control and vehicle routing. In a typical map segmentation problem, we are given a geographic region $R$, a probability density function defined on $R$ (representing, say population density, distribution of a natural resource, or locations of clients) and a set of points in $R$ (representing, say service facilities or vehicle depots). We seek a \emph{partition} of $R$ that is a collection of disjoint sub-regions $\{R_1, . . . , R_n\}$ such that $\bigcup_i R_i = R$, that optimizes some objective function while satisfying a shape condition. As examples of shape conditions, we may require that all sub-regions be compact, convex, star convex, simply connected (not having holes), connected, or merely measurable.Such problems are difficult because the search space is infinite-dimensional (since we are designing boundaries between sub-regions) and because the shape conditions are generally difficult to enforce using standard optimization methods. There are also many interesting variants and extensions to this problem. It is often the case that the optimal partition for a problem changes over time as new information about the region is collected. In that case, we have an \emph{online} problem and we must re-draw the sub-region boundaries as time progresses. In addition, we often prefer to construct these sub-regions in a \emph{decentralized} fashion: that is, the sub-region assigned to agent $i$ should be computable using only local information to agent $i$ (such as nearby neighbors or information about its surroundings), and the optimal boundary between two sub-regions should be computable using only knowledge available to those two agents.This dissertation is an attempt to design geometric algorithms aiming to solve the above mentioned problems keeping in view the various design constraints. We describe the drawbacks of the current approach to solving map segmentation problems, its ineffectiveness to impose geometric shape conditions and its limited utility in solving the online version of the problem. Using an intrinsically interdisciplinary approach, combining elements from variational calculus, computational geometry, geometric probability theory, and vector space optimization, we present an approach where we formulate the problems geometrically and then use a fast geometric algorithm to solve them. We demonstrate our success by solving problems having a particular choice of objective function and enforcing certain shape conditions. In fact, it turns out that such methods actually give useful insights and algorithms into classical location problems such as the continuous $k$-medians problem, where the aim is to find optimal locations for facilities. We use a map segmentation technique to present a constant factor approximation algorithm to solve the continuous $k$-medians problem in a convex polygon. We conclude this thesis by describing how we intend to build on this success and develop algorithms to solve larger classes of these problems

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