Fusion architectures for automatic subject indexing under concept drift:Analysis and empirical results on short texts

Indexing documents with controlled vocabularies enables a wealth of semantic applications for digital libraries. Due to the rapid growth of scientific publications, machine learning-based methods are required that assign subject descriptors automatically. While stability of generative processes behind the underlying data is often assumed tacitly, it is being violated in practice. Addressing this problem, this article studies explicit and implicit concept drift, that is, settings with new descriptor terms and new types of documents, respectively. First, the existence of concept drift in automatic subject indexing is discussed in detail and demonstrated by example. Subsequently, architectures for automatic indexing are analyzed in this regard, highlighting individual strengths and weaknesses. The results of the theoretical analysis justify research on fusion of different indexing approaches with special consideration on information sharing among descriptors. Experimental results on titles and author keywords in the domain of economics underline the relevance of the fusion methodology, especially under concept drift. Fusion approaches outperformed non-fusion strategies on the tested data sets, which comprised shifts in priors of descriptors as well as covariates. These findings can help researchers and practitioners in digital libraries to choose appropriate methods for automatic subject indexing, as is finally shown by a recent case study

Let Me Tell You a Story!: Effects of Electronic Word-of-Mouth on Brand Value Co-Creation and Brand Trust in Social Media

Little empirical research has been conducted to demonstrate the role of eWOM in brand value co-creation or brand trust change. Further, whether this brand value co-creation and brand trust change resulting from SNS-based brand eWOM actually lead to consumers’ purchase decision making is largely unknown. This study addresses these literature gaps through empirical research based on See-To and Ho’s (2014) model which theorized the inter-relationship between value co-creation, brand trust, and eWOM

TIR 2015 Workshop Preface

Presents the introductory welcome message from the conference proceedings. May include the conference officers' congratulations to all involved with the conference event and publication of the proceedings record

Expressionskontrolle von ER Aminopeptidasen in Melanomzellen und deren Einfluss auf die Generierung von CD8+ T-Zellepitopen

Melanomzellen, welche hauptsächlich aus einer malignen Transformation Pigment-bildender Zellen der Haut hervorgehen, können durch autologe CD8+ T-Lymphozyten selektiv zerstört werden. Die Selektivität basiert hierbei auf der Interaktion des T-Zellrezeptors (TCR) mit spezifischen Oberflächenkomplexen der Tumorzellen, bestehend aus HLA Klasse I Molekülen und daran gebundenen Antigenpeptiden. Die Antigenpeptide gehen aus der Degradation von Tumorproteinen hervor, die initial durch den Proteasomkomplex übernommen wird. Das Proteasom generiert Peptide unterschiedlicher Länge und definiert dabei den korrekten C-Terminus der Antigenpeptide. Viele Proteasomprodukte sind aber zu lang für die Bindung an HLA Klasse I Moleküle und bedürfen daher der N-terminalen Prozessierung durch Aminopeptidasen. Bisher sind zwei humane ER-lokalisierte Aminopeptidasen bekannt, ERAP1 und ERAP2. ERAP1 ist nachweislich für eine effiziente Generierung viraler und parasitärer Antigenpeptide von Bedeutung. Die Rolle dieser Peptidase in der Prozessierung von Tumor-assoziierten Peptidepitopen ist jedoch bislang unklar. Im Rahmen dieser Arbeit sollte daher die Bedeutung von ERAP1 in der Antigenpräsentierung von Melanomzellen untersucht werden. Außerdem sollten Stimuli und Signalwege, welche die ERAP1 und ERAP2 Expression regulieren, bestimmt werden. Um die Rolle von ERAP1 in der Antigenpräsentation von Melanomzellen zu klären, wurde das autologe Tumor-CD8+ T-Zell System des Melanompatienten Ma-Mel-86 verwendet. In den Zelllinien Ma-Mel-86a und Ma-Mel-86c, etabliert aus verschiedenen Metastasen dieses Patienten, wurde die ERAP1 Expression mittels shRNA stabil herabreguliert. Die Herabregulation von ERAP1 zeigte keinen Einfluss auf die Menge der HLA Klasse I Moleküle an der Zelloberfläche. Um den Einfluss der verminderten ERAP1 Expression auf die CD8+ T-Zellerkennung der Tumorzellen zu bestimmen, wurden aus dem peripheren Blut stammende autologe CD8+ T-Zellen zunächst mehrmals mit Ma-Mel-86a Zellen stimuliert. Anschließend wurde die Fähigkeit dieser “bulk“ CD8+ T-Zellen, Ma-Mel-86a im Vergleich zu ERAP1 shRNA transfizierten Ma-Mel-86a Melanomzellen zu erkennen, analysiert. Interessanterweise beeinträchtigte die ERAP1 Herabregulation die Erkennung der Ma-Mel-86a Melanomzellen durch die autologen “bulk“ CD8+ T-Lymphozyten, was darauf hindeutet, dass die Reduktion der ERAP1 Aktivität zu einer Veränderung im Antigen-Epitoprepertoire der HLA Klasse I Moleküle führte. Die verminderte ERAP1 Expression reduzierte auch die Erkennung der Tumorzellen durch einen autologen CD8+ T-Zellklon, der ein mutiertes Zielantigen erkannte. Vergleichbare Beobachtungen wurden ebenfalls für Ma-Mel-86c ERAP1 shRNA Transfektanten gemacht, die eine verringerte Stimulationskapazität gegenüber zwei von drei autologen CD8+ T-Zellklonen unterschiedlicher Spezifität zeigten. Aufgrund der Bedeutung von ERAP1 in der Epitoppräsentierung von Melanomzellen wurde nachfolgend das Expressionsprofil von ERAP1 und ERAP2 in verschiedenen Zelllinien sowie die Regulation der ERAP Expressionen analysiert. Zunächst konnten starke Unterschiede in der ERAP1 und ERAP2 Expression zwischen Zelllinien, etabliert aus verschieden Metastasen der Melanompatienten, festgestellt werden. Da derzeit die immunmodulierenden Eigenschaften von Chemotherapeutika intensiv untersucht werden, galt es, deren Einfluss auf die ERAP1 und ERAP2 Expression zu bestimmen. Interessanterweise führte die Behandlung verschiedener Zelllinien mit dem Chemotherapeutikum Doxorubicin zu einer erhöhten Promotoraktivität sowie zu einer verstärkten mRNA Expression beider Aminopeptidasen, wobei sich die Modulation der ERAP1 Expression abhängig vom p53 Status der Zellen zeigte. Diese Induktionen waren jedoch auf Proteinebene nur teilweise zu erkennen, was zusätzlich auf eine post-transkriptionelle Regulation der ERAP1 und ERAP2 Expression hindeutet. Die Resultate dieser Arbeit belegen, dass ERAP1 eine wichtige Rolle im Prozess der Generierung von Tumor-assoziierten CD8+ T-Zell Epitopen in Melanomzellen übernimmt. Somit ist davon auszugehen, dass eine heterogene ERAP Expression in Metastasen von Tumorpatienten mit quantitativen und/oder qualitativen Veränderungen im antigenen HLA Klasse I Peptid-Repertoire verbunden ist. Dieser Effekt könnte die Effizienz Epitop-spezifischer Tumortherapien, wie den adoptiven Transfer TCR-transgener CD8+ T-Zellen, beeinflussen und sollte daher bei der Erstellung der Therapie berücksichtigt werden

From general to specialized domain: Analyzing three crucial problems of biomedical entity disambiguation

Entity disambiguation is the task of mapping ambiguous terms in natural-language text to its entities in a knowledge base. Most disambiguation systems focus on general purpose knowledge bases like DBpedia but leave out the question how those results generalize to more specialized domains. This is very important in the context of Linked Open Data, which forms an enormous resource for disambiguation. We implement a ranking-based (Learning To Rank) disambiguation system and provide a systematic evaluation of biomedical entity disambiguation with respect to three crucial and well-known properties of specialized disambiguation systems. These are (i) entity context, i.e. the way entities are described, (ii) user data, i.e. quantity and quality of externally disambiguated entities, and (iii) quantity and heterogeneity of entities to disambiguate, i.e. the number and size of different domains in a knowledge base. Our results show that (i) the choice of entity context that is used to attain the best disambiguation results strongly depends on the amount of available user data, (ii) disambiguation results with large-scale and heterogeneous knowledge bases strongly depend on the entity context, (iii) disambiguation results are robust against a moderate amount of noise in user data and (iv) some results can be significantly improved with a federated disambiguation approach that uses different entity contexts. Our results indicate that disambiguation systems must be carefully adapted when expanding their knowledge bases with special domain entities

User interface considerations for browser-based just-in-time-retrieval

With the availability of free online enrichment services injection of additional, external resources in existing Web content becomes more and more widespread. For the specific area of just-in-time retrieval of digital resources based on web page content, there are no specific guidelines of how to design and integrate the additional user interface components. In this paper, we conceptualise related user interface issues, investigating the central questions: (i) how can a user be visually notified that additional results are available, and (ii) with which user interface elements should the results be presented. Concretely, we identified four different notification styles and six different result presentation styles. In a survey-based study with 75 participants we elicited the users' preferences, revealing a clear preference for the representation style (split pane) and a strong preference for three notification styles (notification bubble, icon appearance and change of icon's appearance). The latter preferences are related to the preferred browser. The results can serve as guideline for designing web-based user interfaces for just-in-time retrieval