Identifying Influential Bloggers: Time Does Matter

Blogs have recently become one of the most favored services on the Web. Many users maintain a blog and write posts to express their opinion, experience and knowledge about a product, an event and every subject of general or specific interest. More users visit blogs to read these posts and comment them. This "participatory journalism" of blogs has such an impact upon the masses that Keller and Berry argued that through blogging "one American in tens tells the other nine how to vote, where to eat and what to buy" \cite{keller1}. Therefore, a significant issue is how to identify such influential bloggers. This problem is very new and the relevant literature lacks sophisticated solutions, but most importantly these solutions have not taken into account temporal aspects for identifying influential bloggers, even though the time is the most critical aspect of the Blogosphere. This article investigates the issue of identifying influential bloggers by proposing two easily computed blogger ranking methods, which incorporate temporal aspects of the blogging activity. Each method is based on a specific metric to score the blogger's posts. The first metric, termed MEIBI, takes into consideration the number of the blog post's inlinks and its comments, along with the publication date of the post. The second metric, MEIBIX, is used to score a blog post according to the number and age of the blog post's inlinks and its comments. These methods are evaluated against the state-of-the-art influential blogger identification method utilizing data collected from a real-world community blog site. The obtained results attest that the new methods are able to better identify significant temporal patterns in the blogging behaviour

Improving the measurement of banking services in the UK National Accounts

Defines the UK methodology in calculating and allocating FISIM, describing the changes to the National Accounts.This article was first released on the National Statistics website to coincide with the launch by the Office for National Statistics of the experimental statistics release and transmission to the European Commission of new estimates reflecting changes to the way that FinancialIntermediation Services Indirectly Measured (FISIM) is treated in the UK National Accounts.The article defines the UK methodology in calculating and allocating FISIM and describes the changes to the National Accounts. It also provides the impacts of early estimates at both current prices and chained volume measures on gross domestic product levels and growth.Economic & Labour Market Review (2007) 1, 29–37; doi:10.1057/palgrave.elmr.1410073

Αλγοριθμικές τεχνικές αναζήτησης πληροφορίας σε δεδομένα του παγκόσμιου ιστού

The massive growth of the information produced and disseminated through the Worldwide Web (WWW) has rendered Information Retrieval (IR) one of the most important and challenging research fields in modern computer science. As hundreds of Gigabytes are being published on the Web in a daily basis and billions of users require access to this huge amount of data, search engines have to constantly scale up in terms of both efficiency and effectiveness. In this dissertation we present novel engineering algorithms which contribute to the solution of key problems related to the current Web search engines. These algorithms lead to improvements in the query throughput of these systems (that is, the rate at which they serve the incoming queries), and the quality of the results they produce in response to these queries. In particular, we introduce PFBC, an efficient algorithm for organizing and compressing the positional data stored within an inverted index. In the sequel, we expand PFBC with the aim of supporting additional data within an inverted list posting such as the field (or zone) of a document where a word occurs. The new algorithm, namely TZP, exhibits a wide range of advantages against the current state-of-the-art generic integer compression methods. Based on TZP, we introduce BM25TOPF, a probabilistic ranking function which in contrast to the existing probabilistic functions of the Okapi family, takes into consideration the word ordering in the query, and combines term proximity with zone scoring. Furthermore, we examine the essential problems related to vertical searching, that is, searching for information by accounting only a specific portion of the Web. In particular, we study the problem of quantifying the influence flow in Blogosphere by taking into consideration the particular features which characterize Blogosphere such as the rapid blog post production and the temporal instability of this environment. We propose three such metrics: MEIBI, MEIBIX and the BP/BI-index. In the sequel, we examine how the proposed models for quantifying the bloggers’ influence can be employed by a vertical blog search engine to improve the quality of the generated results. Another vertical search system which gained our attention is academic search engines. In this dissertation we conducted a three-way research; The first part includes proposal of new scientometrics that is, metrics which measure the quality of the work of a scientist. We introduce the f-index, a novel metric which embodies coterminal citations and presents them as a generalization of self-citations and of co-citation. In addition, we introduce the topic-sensitive extensions, special versions of the most important scientometrics which attempt to evaluate the work of a scientist in only one particular research field. In the sequel, we discuss four strategies for computing these metrics in large-scale datasets by using a special-purpose algorithm parallelization framework (Hadoop/MapReduce). Finally, our last contribution regards a supervised machine-learning algorithm for classifying research papers. The results of all these three parts of our research can be utilized by all the current academic search engines and digital libraries to enhance their functionality. The final contribution of this dissertation concerns the problem of rank aggregation, or rank fusion. Here we present a family of algorithms which provide an effective manner for combining and re-ranking the results coming from multiple search engines. The new algorithms, QuadRank and the KE family take into consideration both statistical data (i.e. the individual rankings of each item and the number of its appearances) and document-related information (i.e. zone weighting, URL, etc.). All these algorithms have been implemented within QuadSearch, a prototype metasearch engine which we have developed as a testbed for evaluating new rank aggregation methods and generic solutions related to the wider problem of metasearching.Η μεγάλη διόγκωση της πληροφορίας που παράγεται και διακινείται μέσω του Παγκόσμιου Ιστού κατέστησε το επιστημονικό πεδίο της Ανάκτησης Πληροφορίας (Information Retrieval, IR) ένα από τα σημαντικότερα στη μοντέρνα επιστήμη των Υπολογιστών. Καθώς εκατοντάδες gigabytes δημοσιεύονται στον Παγκόσμιο Ιστό σε καθημερινή βάση και δισεκατομμύρια χρηστών απαιτούν άμεση πρόσβαση στην παραχθείσα πληροφορία, οι σύγχρονες μηχανές αναζήτησης πρέπει να επιτυγχάνουν συνεχή κλιμάκωση τόσο σε αποτελεσματικότητα, όσο και σε αποδοτικότητα. Σε αυτή τη διατριβή παρουσιάζουμε νέους και καινοτόμους αλγορίθμους οι οποίοι συνεισφέρουν στην επίλυση σημαντικών προβλημάτων που σχετίζονται με τις τρέχουσες μηχανές αναζήτησης. Οι αλγόριθμοι που παρουσιάζονται εδώ οδηγούν σε βελτίωση τόσο της ταχύτητας απάντησης των ερωτημάτων (δηλαδή του ρυθμού με τον οποίο οι μηχανές αναζήτησης εξυπηρετούν τα εισερχόμενα ερωτήματα), όσο και της ποιότητας των αποτελεσμάτων που επιστρέφουν οι μηχανές σε απόκριση αυτών των ερωτημάτων. Πιο συγκεκριμένα, εισάγουμε τον PFBC, ένα αποδοτικό αλγόριθμο για την οργάνωση και τη συμπίεση των δεδομένων θέσης που είναι αποθηκευμένα στο ανεστραμμένο ευρετήριο μιας μηχανής αναζήτησης. Στη συνέχεια, επεκτείνουμε τον PFBC αλγόριθμο με σκοπό την υποστήριξη επιπρόσθετης πληροφορίας μέσα σε μια ανεστραμμένη λίστα του ευρετηρίου. Η επιπρόσθετη πληροφορία αφορά στο πεδίο (ή στη ζώνη) ενός εγγράφου μέσα στο οποίο συναντάται μία λέξη. Ο νέος αλγόριθμος που ονομάζεται ΤΖΡ, παρουσιάζει ένα μεγάλο εύρος πλεονεκτημάτων έναντι των τρεχουσών, κορυφαίων και γενικών μεθόδων συμπίεσης ακεραίων. Με βάση τον αλγόριθμο ΤΖΡ εισάγουμε την BM25TOPF πιθανοτική συνάρτηση κατάταξης η οποία σε αντίθεση με τις υπάρχουσες συναρτήσεις της οικογένειας Okapi, λαμβάνει υπόψη της τη σειρά με την οποία διατάσσονται οι λέξεις στα υποβληθέντα ερωτήματα και συνδυάζει την εγγύτητα όρων (term proximity) και την απόδοση βάρους στις ζώνες (zone weighting). Επιπλέον, εξετάζουμε ορισμένα από τα πιο ουσιαστικά προβλήματα που σχετίζονται με τις κάθετες αναζητήσεις, δηλαδή τις αναζητήσεις που πραγματοποιούνται λαμβάνοντας υπόψη μόνο ένα συγκεκριμένο τμήμα του Παγκόσμιου Ιστού. Μελετάμε το πρόβλημα της ποσοτικοποίησης της ροής της επιρροής στη Blogosphere συμπεριλαμβάνοντας υπόψιν τα ιδιαίτερα στοιχεία που τη χαρακτηρίζουν όπως την ταχύτατη παραγωγή εγγράφων και τη χρονική αστάθεια του περιβάλλοντος. Προτείνουμε τρία διαφορετικά μετρικά: το ΜΕΙΒΙ, το ΜΕΙΒΙΧ και το δείκτη ΒΡ/ΒΙ. Στη συνέχεια εξετάζουμε μεθοδολογίες με τις οποίες είναι δυνατή η εκμετάλλευση των προτεινόμενων μοντέλων από μία κάθετη μηχανή αναζήτησης ιστολογιών, ώστε να βελτιωθεί η ποιότητα των παραγόμενων αποτελεσμάτων. Ένα άλλο κάθετο σύστημα αναζήτησης το οποίο κέρδισε την προσοχή μας είναι οι ακαδημαϊκές μηχανές αναζήτησης. Η έρευνα που πραγματοποιήσαμε σε αυτή τη διατριβή συγκροτείται από τρία διαφορετικά μέτωπα: Το πρώτο μέτωπο περιλαμβάνει προτάσεις νέων βιβλιομετρικών δεικτών, δηλαδή μετρικών τα οποία επιχειρούν να μετρήσουν την αντικειμενική αξία της συνολικής εργασίας ενός επιστήμονα. Εισάγουμε το δείκτη f (findex) ο οποίος ενσωματώνει την έννοια των συν-τερματικών αναφορών και τις παρουσιάζει σαν μία γενίκευση των αυτό-αναφορών (self-citations) και των συναναφορών (co-citations). Επιπροσθέτως, εισάγουμε νέες επεκτάσεις στους πιο διαδεδομένους βιβλίο μετρικούς δείκτες, οι οποίες επιτρέπουν την αξιολόγηση του επιστημονικού έργου κάθε ερευνητή κατά επιστημονικό πεδίο. Στο επόμενο στάδιο παρουσιάζουμε τέσσερις στρατηγικές για τον παράλληλο υπολογισμό των βιβλιομετρικών δεικτών σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, χρησιμοποιώντας το Hadoop/MapReduce, ένα γενικού σκοπού σύστημα κατανομής αλγορίθμων σε πολυπληθείς ομάδες υπολογιστών. Στο τρίτο και τελικό στάδιο παρουσιάζουμε ένα νέο αλγόριθμο εκμάθησης μηχανής (machine-learning algorithm, MLA) για την κατηγοριοποίηση των ερευνητικών άρθρων. Τα αποτελέσματα και των τριών μετώπων έρευνας που παρουσιάζονται εδώ μπορούν να χρησιμοποιηθούν από τις σύγχρονες ακαδημαϊκές μηχανές αναζήτησης και τις ψηφιακές βιβλιοθήκες ώστε να βελτιώσουν την ποιότητα των παρεχομένων υπηρεσιών τους. Η τελευταία συνεισφορά που παρουσιάζουμε σε αυτή τη διατριβή αφορά στο πρόβλημα της ενοποίησης και της σύγκρισης λιστών αποτελεσμάτων. Παρουσιάζουμε μία οικογένεια αλγορίθμων οι οποίοι παρέχουν αποτελεσματικό συνδυασμό και ανακατάταξη των αποτελεσμάτων που προέρχονται από πολλαπλές διαφορετικές μηχανές αναζήτησης. Εισάγουμε τη μέθοδο QuadRank και την οικογένεια ΚΕ τα οποία λαμβάνουν υπόψιν τους τόσο στατιστικά δεδομένα (όπως τις μεμονωμένες κατατάξεις κάθε αντικειμένου και το πλήθος των εμφανίσεων του), όσο και πληροφορίες σχετικές με τα ανακτηθέντα έγγραφα (ζώνες εμφάνισης των όρων αναζήτησης, URL, κλπ). Οι αλγόριθμοι αυτοί έχουν υλοποιηθεί μέσα στην QuadSearch, ένα πρωτότυπο σύστημα μετα-αναζήτησης που αναπτύξαμε με σκοπό την αξιολόγηση νέων μεθόδων σύγκρισης κατατάξεων, αλλά και γενικών λύσεων σε προβλήματα που σχετίζονται με το ευρύτερο ζήτημα της μετα-αναζήτησης

Improving opinionated blog retrieval effectiveness with quality measures and temporal features

The massive acceptance and usage of the blog communities by a significant portion of the Web users has rendered knowledge extraction from blogs a particularly important research field. One of the most interesting related problems is the issue of the opinionated retrieval, that is, the retrieval of blog entries which contain opinions about a topic. There has been a remarkable amount of work towards the improvement of the effectiveness of the opinion retrieval systems. The primary objective of these systems is to retrieve blog posts which are both relevant to a given query and contain opinions, and generate a ranked list of the retrieved documents according to the relevance and opinion scores. Although a wide variety of effective opinion retrieval methods have been proposed, to the best of our knowledge, none of them takes into consideration the issue of the importance of the retrieved opinions. In this work we introduce a ranking model which combines the existing retrieval strategies with query-independent information to enhance the ranking of the opinionated documents. More specifically, our model accounts for the influence of the blogger who authored an opinion, the reputation of the blog site which published a specific blog post, and the impact of the post itself. Furthermore, we expand the current proximity-based opinion scoring strategies by considering the physical locations of the query and opinion terms within a document. We conduct extensive experiments with the TREC Blogs08 dataset which demonstrate that the application of our methods enhances retrieval precision by a significant margin

QuadSearch: A Novel Metasearch Engine

Metasearch engines are increasingly becoming a very useful tool for Web information retrieval. In this paper we describe QuadSearch, an experimental metasearch engine that provides simultaneous access in four major conventional, crawler-based search engines. The heart of the new metasearch engine is based on two novel rank-based aggregation algorithms. The QuadSearch engine aims to combine speed, reliable rank aggregation method, “spam” free results, and detailed and enriched information. A publicly accessible interface for the new engine can be found a

Improved retrieval effectiveness by efficient combination of term proximity and zone scoring: A simulation-based evaluation

During the past few years, the commercial Web search engines have augmented their underlying index structures by significantly enriching the information which describes the appearance of a word within a document Dean (2009) [7]. This enriched information is now used in complex and effective functions which rank documents by taking into consideration hundreds of features, with respect to a user query. Despite the evolution of the search engines, the past research has mainly concentrated on improving plain Web indexes storing typical data only. In this work we study the problem of organizing an inverted index storing additional information. In particular, we examine how the physical locations of a document, called zones, can be efficiently integrated with such an index structure. We introduce TZP, an encoder which compresses these zones in combination to the positions of a word in a document, by employing a fixed number of bits for each portion of a word's inverted list. We demonstrate that our method allows direct access to the compressed zones and positions without expensive look-ups, avoids decoding any unnecessary information, while its overall index size is analogous or even better when compared against state-of-the art schemes. Moreover, we examine how the word positions can be combined to the zones to improve retrieval effectiveness. We introduce BM25TOPF, a scheme which incorporates term proximity and zone weighting into a single ranking formula. Unlike other term proximity approaches, BM25TOPF also takes into account the ordering of the query terms by rewarding the documents containing them in the correct order. Our experiments with the Web Adhoc Task of TREC 2009 and a set of own queries show that BM25TOPF outperforms the current state-of-the-art approaches by a margin between 6% and 11%. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved