Evaluating Recommender Systems Qualitatively: A survey and Comparative Analysis

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business AnalyticsRecommender systems have improved users' online quality of life by helping them find interesting and valuable items within a large item set. Most recommender system validation research has focused on accuracy metrics, studying the differences between the predicted and actual user ratings. However, recent research has found accuracy to underperform when systems go live, mainly due to accuracy’s inability to validate recommendation lists as a single entity, and shifted to evaluating recommender systems using "beyond-accuracy" metrics, like novelty and diversity. In this dissertation, we summarize and organize the leading research regarding the definitions and objectives of the beyond-accuracy metrics. Such metrics include coverage, diversity, novelty, serendipity, unexpectedness, utility, and fairness. The behaviors and relationships of these metrics are analyzed using four different models, two concerning the items characteristics (item-based) and two regarding the user behaviors (user-based). Furthermore, a new metric is proposed that allows the comparison of different models considering their overall beyond-accuracy performance. Using this metric, a reraking approach is designed to improve the performance of a system, aiming to achieve better recommendations. The impact of the reranking technique on each metric and algorithm is studied, and the accuracy and non-accuracy performance of each system is compared. We realized that, although the reranking technique can increase most beyond-accuracy metrics, the accuracy of that system starts to worsen due to the negative correlation between these two dimensions. We also found that item-based models tend to achieve much lower values of coverage and diversity than userbased models

Genetic engineering of mammalian cell lines for improved production of gene therapy viral vectors

Viral vectors are widely used in gene therapy as vehicles to deliver therapeutic gene cargos. Among the different viral vectors, retroviral and lentiviral vectors are of particular interest due to their ability to sustain long-term stable expression of the therapeutic gene. However, current production systems for these vectors face several challenges namely, the low yields and the need of animal blood serum. This work focused on improving retroviral vector production by genetic engineering targeting glutathione and lipid metabolic pathways. To this end, molecular and analytical tools were also developed, namely, a system for inducible gene expression and a method for universal titration of lentiviral vectors. The inducible system, based on a TET-ON configuration, uses a tetracycline analogue to induce dose-responsive expression of the gene of interest and was used as a molecular tool for genetic manipulation. The lentiviral vector titration method is based on the quantification of lentiviral long terminal repeats (LV-LTR) integrated into the target cells genome. In the context of this work, it allowed to titrate lentiviral vector stocks containing the inducible system, assuring the populations were uniformly established. Genetic manipulation of glutathione metabolism was able to increase retroviral vector production up to 5-fold. This effect was associated with increased retroviral transgene expression and copy number in the producer cells. Lipid metabolism was studied in two producer cell lines that displayed different phenotypes regarding retroviral vector production under serum deprivation, to guide further genetic engineering. This work contributes to the state-of-the-art on gene therapy based on improvement of viral vector producer cell lines by means of metabolism manipulation. The novel tools also developed expand the boundaries of genetic engineering and cell line development.Os vetores virais são amplamente usados em terapia génica como veículos de entrega de material genético. Entre os diferentes tipos de vetores virais, os vetores retrovirais e lentivirais são particularmente interessantes pois permitem uma expressão estável e a longo-termo do gene terapêutico. No entanto, os atuais sistemas de produção destes vetores enfrentam dificuldades, nomeadamente a nível dos títulos de produção e a sua dependência de soro animal. Este trabalho focou-se na melhoria da produção de vetores retrovirais através de engenharia genética nas vias metabólicas da glutationa e dos lípidos. Para isso, foram desenvolvidas ferramentas moleculares e analíticas nomeadamente, um sistema indutível de expressão génica e um método universal para titulação de vetores lentivirais. O sistema indutível, baseado numa configuração TET-ON, é ativado por um análogo da tetraciclina, levando a uma expressão do gene de interesse proporcional à dose aplicada e foi por isso usado como ferramenta molecular para manipulação genética. O método universal para titulação de vetores lentivirais baseia-se na quantificação das long terminal repeats lentivirais (LV-LTR) integradas no genoma das células-alvo. No contexto deste trabalho, permitiu a titulação de preparações de vetores lentivirais usadas para entregar as construções do sistema indutível, de forma a estabelece populações uniformes. A manipulação genética do metabolismo da glutationa levou ao aumento da produção de vetores retrovirais até 5 vezes. Este efeito foi acompanhado de aumento da expressão e do número de cópias do transgene retroviral nas células produtoras. O metabolismo lipídico foi estudado em duas linhas celulares produtoras que manifestaram diferentes fenótipos no que toca à produção de vetores retrovirais, guiando futuras abordagens de engenharia genética. Este trabalho contribui para o estado-da-arte da terapia génica através do melhoramento de células produtoras de vetores virais recorrendo à manipulação metabólica. As novas ferramentas desenvolvidas expandem as aplicações da engenharia genética e do desenvolvimento de linhas celulares.iBET/ITQB-Nov

Access to long-term credit and productivity of small and medium firms: A causal evidence

This letter assesses the impact of a variation in access to a targeted loan program from Brazil’s development bank on investment and productivity. Results suggest that eligible firms increased their relative investment rate and productivity, but results are robust only for permanent rather than temporary improvements in access to credit

BRHIM - Base de Registros Hospitalares para Informações e Metadados

Os riscos de reidentificação de dados hospitalares são altos e há uma demanda por eles em projetos de desenvolvimento e validação de Inteligência Artificial (IA). Este trabalho aborda os principais métodos de preparação de registros hospitalares usados para realizar estudos observacionais de maneira direcionada de avaliar o risco de reidentificação e o impacto da perda de informações que a anonimização produz nos resultados da IA. Uma revisão sobre o assunto é apresentada no início e após são apresentados dois artigos, sempre considerando o contexto da utilização de registros hospitalares em estudos epidemiológicos. O primeiro artigo propõe uma ontologia de domínio para definir um escopo para a tratar a anonimização. Os tipos de ataques, os tipos de dados e atributos, os modelos de privacidade, os tipos de uso da inteligência artificial e os diferentes delineamentos são apresentados. Foi feito um exemplo de instância da ontologia na ferramenta Web Protegé, disponível pela Universidade de Stanford para a construção de ontologias e que permite replica-la. O segundo artigo visa definir uma receita de preparação de prontuário hospitalar com 5 etapas para implementar a pseudo-anonimização, desidentificação e anonimização de dados e comparar os efeitos dessas etapas em uma aplicação da IA. Para isto, um evento Datathon foi realizado para desenvolver um preditor de IA de mortalidade hospitalar. Comparando os resultados da IA usando os dados originais e os dados anônimos, demonstrando uma diferenca inferior a 1% nos resultados da AUC-ROC, enquanto o risco de um paciente ser identificado foi reduzido em 95%, demonstrando que o preparo pode ser sistematizado agregando privacidade e computando a perda de informações, a fim de torná-los transparentes.The risks of re-identifying hospital data is high and there is a demand for them in projects for the development and validation of Artificial Intelligence (AI). This approach addresses the main methods of preparing hospital records used to carry out observational studies and in a directed way to assess the risk of re-identification and the impact of the loss of information that anonymization produces on AI results. A review of the review on the subject is presented at the beginning and after the literature is presented two articles, always considering the context of the use of hospital records in epidemiological studies. The first article proposes a domain ontology to define a scope for the search for anonymization. The types of attacks, the types of attacks, the types of data and attributes, the privacy models, the types of use that artificial intelligence devices and the different delineations are presented. An example of an ontology instance was made in the Web Protegé tool, made available by Stanford University for building ontologies and which allows replicating pregnant children and thus disseminating anonymization atology. The article aims to define a second hospital record preparation recipe with 5 steps for implementing pseudo-anonymization, de-identification and data anonymization and to compare the effects of these steps in an AI application. A Datathon event was conducted to develop an AI predictor of hospital mortality. Comparing the AI results using the original data and the anonymized data, which were identified as less than 1% results on the AUC-ROC, while the risk of a registered patient was recorded at 95%, demonstrating that the preparation can be systematized with privacy privacy and information loss in order to make them transparent

As Perceções dos Impactes do Turismo de Cruzeiros: Uma Análise ao Douro

Os cruzeiros são uma componente da indústria do turismo de lazer (Dowling, 2006). Um navio de cruzeiro é um meio de transporte para este tipo de viagens. A perspetiva do mercado de cruzeiros depende muito dos hábitos de consumo e atitudes em relação às viagens. Atualmente, os navios de cruzeiro estão a melhorar em tamanho e em conforto, dando maior atenção à qualidade de vida e ao desfrutar. A maioria dos cruzeiros modernos possuem instalações a bordo, que incluem restaurantes, bares, ginásios e locais de entretenimento. Os cruzeiros, que estão a aumentar em popularidade, são ideais para viagens em família e viagens em grupo (CLIA, 2016). Na indústria do turismo, estudos anteriores analisam a história dos cruzeiros e o seu efeito económico (Brida & Zapata, 2010; Dwyer & Forsyth, 1998; Mescon & Vozikis 1985). Estudos recentes prestaram mais atenção às perceções dos impactes ambientais e à sustentabilidade do turismo de cruzeiros (Carić & Mackelworth, 2014; Jones, 2011a; Klein, 2011). Ao analisar este género de turismo deve salientar-se a parte financeira do setor, para entender como esta afeta a região onde decorre este tipo de atividade. Este aspeto é crucial para que se possam implementar melhorias e desenvolver de forma sustentável esta indústria. O turismo de cruzeiros na região do Douro é de grande importância para dar a conhecer as potencialidades da região, pelo que também deve ser alvo de estudos, de maneira a que a região se torne cada vez mais atrativa. Estes estudos devem contribuir para criar dinâmicas que permitam alcançar metas que influenciarão positivamente diversos outros fatores para além dos económicos. Com este projeto pretende-se estudar o turismo de cruzeiros na região do Douro, um produto essencial na promoção da mesma, enquanto destino turístico, de maneira a perceber o que os cruzeiristas mais têm em conta na altura de escolher este destino. Para isso construiu-se e aplicou-se um questionário. Participaram neste estudo duzentas e quarenta e duas pessoas. Observando os resultados do mesmo foi possível perceber quais os hábitos de viagem, as motivações do processo de decisão, assim como os impactes socioculturais, económicos e ambientais do turismo de cruzeiros no destino Douro.ABSTRACT: Cruises are a component of the leisure tourism industry (Dowling, 2006). A cruise ship is a means of transport for this type of travel. The perspective of the cruise market depends very much on consumer habits and attitudes towards travel. Currently, cruise ships are improving in size and comfort, giving greater attention to quality of life and to enjoying. Most modern cruises feature on-board facilities, which include restaurants, bars, gyms and entertainment venues. Cruises, which are increasing in popularity, are ideal for family travel and group travel (CLIA, 2016). In the tourism industry, previous studies analyze the history of cruises and their economic effect (Brida & Zapata, 2010; Dwyer & Forsyth, 1998; Mescon & Vozikis 1985). Recent studies have paid more attention to the perceptions of environmental impacts and the sustainability of cruise tourism (Carić & Mackelworth, 2014; Jones, 2011a; Klein, 2011). When analyzing this type of tourism, one should highlight the financial part of the sector, to understand how this affects the region where this type of activity takes place. This is crucial if improvements are to be implemented and this industry developed sustainably. Cruise tourism in the Douro region is of great importance to make known the potential of the region, so it should also be studied, so that the region becomes increasingly attractive. These studies should contribute to the creation of dynamics that make it possible to achieve goals that will positively influence several other factors besides the economic ones. With this project is intended to develop a dissertation, which aims to study cruise tourism in the Douro region, an essential product in the promotion of the same, as a tourist destination, in order to understand what the cruisers take most into account when choosing this destination. For this purpose, a questionnaire was constructed and applied. Two hundred and forty-two people participated in this study. Observing the results of the same it was possible to perceive what the travel habits, the motivations of the decision process, as well as the sociocultural, economic and environmental impacts of cruise tourism in the destination Douro

Estudo Comparativo de Esquemas de Montagem de Acionamentos de Agitadores Industriais

Os agitadores e misturadores têm um amplo campo de aplicação em diversas atividades industriais. Dada a variedade de soluções construtivas dos acionamentos de agitadores, o processo de seleção dos mesmos é determinante na eficácia dos processos de agitação ou mistura. A presente dissertação foi elaborada no âmbito da colaboração entre a Faculdade de Ciên-cias e Tecnologias da Universidade Nova de Lisboa e a empresa SEW-EURODRIVE Portugal. Entre as várias atividades da referida empresa, destacam-se os serviços de projeto e instalação de equipamentos industriais, entre os quais os acionamentos de agitadores. Na empresa são utiliza-dos quatro esquemas de montagem de acionamentos de agitadores, para os quais não existe um procedimento de seleção ou comparação em função de uma determinada aplicação. O trabalho desenvolvido centrou-se na construção de um Modelo de Estudo Comparativo dos quatro esquemas de montagem. O modelo, que permite a análise e a comparação de diferentes soluções de montagem, baseia-se na seleção de critérios escolhidos em função de requisitos de projeto, proporcionando com isso a obtenção da solução mais adequada. O modelo inclui a apli-cação da Matriz de Decisão de Pugh e do Critério de Pugh para Avaliação da Complexidade. Além do modelo teórico proposto, o mesmo foi materializado numa aplicação informática de apoio ao engenheiro projetista. A validação do modelo foi realizada através de dois estudos de caso que refletiram situa-ções correntes de projeto de acionamentos para agitadores. A proposta desenvolvida poderá ter um impacto significativo, tanto na fase de pré-projeto como também na fase de projeto final de acionamentos, ao facilitar e acelerar a tomada de decisão pelos projetistas. Assim, a redução dos tempos de desenvolvimento de novos projetos e o maior diálogo entre o projetista e o cliente poderão proporcionar um incremento na satisfação dos cli-entes. Devido à sua flexibilidade, o modelo poderá ser facilmente generalizado para outras apli-cações ou soluções de montagem

Modelo de dados para treinamento de inteligência artificial na pesquisa em saúde : um estudo prático sobre infecções hospitalares

Este trabalho apresenta um modelo de dados para o treinamento de Inteligência Artificial (IA) na Pesquisa em Saúde, revisando a literatura existente sobre estes modelos, experimentando em laboratório um caso prático aplicado na busca ativa de infecções hospitalares e por fim propondo um debate sobre os requisitos para estruturação de um estúdio de Data Science no HCPA. As infecções hospitalares são um agravo à saúde e hoje são uma das principais causas de mortalidade no mundo. O diagnóstico correto destas infecções é fundamental para a adoção de medidas preventivas necessárias. As notificações passivas das infecções por parte dos profissionais têm baixa sensibilidade, já a busca ativa destas infecções na vigilância epidemiológica é mais sensível, mas o trabalho é demorado e despende mais de 60% do tempo das atividades dos profissionais com a revisão de prontuários e no preenchimento de planilhas de controle. Diferentes algoritmos foram utilizados para encontrar no modelo de dados proposto, um conjunto de critérios que caracterizam o diagnóstico de uma infecção relacionada à assistência à saúde. O treinamento e os testes foram realizados utilizando um grande volume de dados secundários com origem nos prontuários eletrônicos do HCPA. Os cadastros básicos, os meta-dados processados dos prontuários e os dados agregados que compõe os indicadores da instituição foram utilizados para descrição do contexto, possibilitando assim a proposição de um modelo de dados. O produto gerado a partir deste experimento intitulasse BIA - Banco de Dados para Inteligência Artificial. Os algoritmos treinados com o BIA atingiram resultados ligeiramente superiores aos apresentados na revisão da literatura, fornecendo informações importantes para adoção da IA nas rotinas da pesquisa em saúde, no trabalho da comissão de infecção hospitalar, na gestão clínica e administrativa dos hospitais e nas iniciativas de inovação nas instituições de saúde no Brasil.This work presents a data model for Artificial Intelligence (AI) training in Health Research. Reviewing the literature on these models and the needs for data governance in this area, by experimenting in laboratory with a practical case applied in the active search for healthcare associetade infections and finally proposing a debate on the requirements for structuring a Data Science studio at HCPA. Hospital infections are a health problem and today it is one of the leading causes of mortality in the world. The correct diagnosis of these infections is fundamental for the adoption of necessary preventive measures. The passive notification of infections by professionals has low sensitivity, but the active search for these infections in epidemiological surveillance is more sensitive sice the work is time consuming and spends more than 60% of the time of the activities of the people involved with the review of medical records. patients and in the use of spreadsheets to control the work. Different programs will be used to find in the proposed data model a set of criteria that characterize the diagnosis of an infection related to health care. Both training and testing were performed using a large volume of secondary data from HCPA electronic records. The basic registers, the processed metadata of the medical records and the aggregated data that compose the indicators of the institution were also used to describe the context, thus enabling the proposition of a multilevel model for AI training. The product generated from this experiment is called BIA - Database for IA. The results obtained in the experiment were positive indicating that the algorithms trained with the BIA can reach up reasults better than shown in previous systematic revisions, providing important information to initiate the adoption of the IA in the routines of health research, in the work of the hospital infection commission, in the clinical and administrative management of hospitals, and in health innovation initiatives in health institutions in Brazil