Framework para data mining educativo: formalizacion y aplicaciones

Las técnicas de data mining permiten analizar grandes volúmenes de datos en búsqueda de información oculta y relevante para la toma de decisiones. Estas se aplican en diversos campos en donde se almacenan grandes volúmenes de datos de las actividades realizadas y cuyo procesamiento no puede realizarse utilizando otras técnicas. En el caso de datos obtenidos de procesos educativos, éstos presentan características particulares que requieren técnicas y formas de interpretación de resultados especiales por lo que dio origen a la rama de data mining denominada Educational data mining o E.D.M. por sus siglas en inglés. El proceso educativo moderno incorpora la tecnología como medio de comunicación y de desarrollo de actividades fuera del ámbito del aula, si bien existen diferentes tipos, el más utilizado es el denominado blended learning ya que representa una adecuada combinación de actividades virtuales y presenciales con el objetivo de enriquecer el proceso. La actividad educativa así desarrollada genera grandes volúmenes de datos, su procesamiento con técnicas de data mining y la interpretación de los resultados obtenidos requiere la creación de un framework que agrupe las técnicas, prácticas y criterios que sean más adecuadas para el procesamiento de este tipo especial de datos y que ayuden al docente a su aplicación e interpretación.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Framework para data mining educativo: formalizacion y aplicaciones

Las técnicas de data mining permiten analizar grandes volúmenes de datos en búsqueda de información oculta y relevante para la toma de decisiones. Estas se aplican en diversos campos en donde se almacenan grandes volúmenes de datos de las actividades realizadas y cuyo procesamiento no puede realizarse utilizando otras técnicas. En el caso de datos obtenidos de procesos educativos, éstos presentan características particulares que requieren técnicas y formas de interpretación de resultados especiales por lo que dio origen a la rama de data mining denominada Educational data mining o E.D.M. por sus siglas en inglés. El proceso educativo moderno incorpora la tecnología como medio de comunicación y de desarrollo de actividades fuera del ámbito del aula, si bien existen diferentes tipos, el más utilizado es el denominado blended learning ya que representa una adecuada combinación de actividades virtuales y presenciales con el objetivo de enriquecer el proceso. La actividad educativa así desarrollada genera grandes volúmenes de datos, su procesamiento con técnicas de data mining y la interpretación de los resultados obtenidos requiere la creación de un framework que agrupe las técnicas, prácticas y criterios que sean más adecuadas para el procesamiento de este tipo especial de datos y que ayuden al docente a su aplicación e interpretación.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Framework para data mining educativo: formalizacion y aplicaciones

Las técnicas de data mining permiten analizar grandes volúmenes de datos en búsqueda de información oculta y relevante para la toma de decisiones. Estas se aplican en diversos campos en donde se almacenan grandes volúmenes de datos de las actividades realizadas y cuyo procesamiento no puede realizarse utilizando otras técnicas. En el caso de datos obtenidos de procesos educativos, éstos presentan características particulares que requieren técnicas y formas de interpretación de resultados especiales por lo que dio origen a la rama de data mining denominada Educational data mining o E.D.M. por sus siglas en inglés. El proceso educativo moderno incorpora la tecnología como medio de comunicación y de desarrollo de actividades fuera del ámbito del aula, si bien existen diferentes tipos, el más utilizado es el denominado blended learning ya que representa una adecuada combinación de actividades virtuales y presenciales con el objetivo de enriquecer el proceso. La actividad educativa así desarrollada genera grandes volúmenes de datos, su procesamiento con técnicas de data mining y la interpretación de los resultados obtenidos requiere la creación de un framework que agrupe las técnicas, prácticas y criterios que sean más adecuadas para el procesamiento de este tipo especial de datos y que ayuden al docente a su aplicación e interpretación.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Towards persuasive social recommendation: knowledge model

[EN] The exponential growth of social networks makes fingerprint let by users on the Internet a great source of information, with data about their preferences, needs, goals, profile and social environment. These data are distributed across di↵erent sources of information (social networks, blogs, databases, etc.) that may contain inconsistencies and their accuracy is uncertain. Paradoxically, this unprecedented availability of heterogeneous data has meant that users have more information available than they actually are able to process and understand to extract useful knowledge from it. Therefore, new tools that help users in their decision-making processes within the network (e.g. which friends to contact with or which products to consume) are needed. In this paper, we show how we have used a graph-based model to extract and model data and transform it in valuable knowledge to develop a persuasive social recommendation system1.This work was partially supported by the project MINE-CO/FEDER TIN2012-365686-C03-01 of the Spanish government and by the Spanish Ministry of Education, Culture and Sports under the Program for R&D Valorisation and Joint Resources VLC/CAMPUS, as part of the Campus of International Excellence Program (Ref. SP20140788).Palanca Cámara, J.; Heras Barberá, SM.; Jorge Cano, J.; Julian Inglada, VJ. (2015). Towards persuasive social recommendation: knowledge model. ACM SIGAPP Applied Computing Review. 15(2):41-49. https://doi.org/10.1145/2815169.2815173S4149152Desel, J., Pernici, B., Weske, M. Mining Social Networks: Uncovering Interaction Patterns in Business Processes.Business Process Management, Berlin, vol. 3080, pp. 244--260 (2004)Adomavicius, G., Tuzhilin, A.: Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions. IEEE Trans. on KDE 17(6) (2005) 734--749X. Zhou, Y. Xu, Y. Li, A. Josang, and C. Cox, "The state-of-the-art in personalized recommender systems for social networking,"Artificial Intelligence Review, vol. 37, no. 2, pp. 119--132, 2012.Ehrig M., "Ontology Alignment: Bridging the Semantic Gap,"Springer, 2007.Euzenat, J. and Shvaiko P., "Ontology matching,"Springer, Heidelberg (DE), 2007.Bleiholder, J., Naumann, F., "Data Fusion,"ACM Computing Surveys, 41(1):1--41, 2008.Halpin, H., Thomson, H., "Special Issue on Identify, Reference and the Web,"Int. Journal on Semantic Web and Information Systems, 4(2):1--72, 2008.I. Robinson, J. Webber, and E. Eifrem,Graph Databases.O'Reilly, 2013.M. Pazzani and D. Billsus,Content-Based Recommendation Systems, ser. LNCS. Springer-Verlag, 2007, vol. 4321, pp. 325--341.J. Schafer, D. Frankowski, J. Herlocker, and S. Sen,Collaborative Filtering Recommender Systems, ser. LNCS. Springer, 2007, v. 4321, pp. 291--324.R. Burke, "Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments,"User Modeling and User-Adapted Interaction, vol. 12, no. 4, pp. 331--370, 2002.C. Chesñevar, A. Maguitman, and M. González,Empowering Recommendation Technologies Through Argumentation.Springer, 2009, pp. 403--422.G. Linden, J. Hong, M. Stonebraker, and M. Guzdial:, "Recommendation Algorithms, Online Privacy and More,"Comm. of the ACM, vol. 52, no. 5, 2009.Khare, Rohit and Çelik, Tantek, "Microformats: a pragmatic path to the semantic web" in15th international conference on World Wide Web, ACM, 2006, pp. 865--866.R. Fogués, J. M. Such, A. Espinosa, and A. Garcia-Fornes. BFF: A tool for eliciting tie strength and user communities in social networking services.Information Systems Frontiers, 16(2), 225--237, 2014.S. Heras, V. Botti, and V. Julián. Argument-based agreements in agent societies.Neurocomputing, doi:10.1016/j.neucom.2011.02.022, 2011.S. Berkovsky, T. Kuflik, and F. Ricci. Mediation of user models for enhanced personalization in recommender systems. InUser Modeling and User-Adapted Interaction, 18(3), 245--286, 2008.I. Cantador, I. Konstas, and J. M. Jose. Categorising social tags to improve folksonomy-based recommendations.Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, 9(1), 1--15, 2011.I. Guy, N. Zwerdling, I. Ronen, D. Carmel, and E. Uziel. Social media recommendation based on people and tags. InProceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, pp. 194--201, ACM, 2010.A. Tiroshi, S. Berkovsky, M. A. Kaafar, D. Vallet, and T. Kuflik. Graph-Based Recommendations: Make the Most Out of Social Data. InUser Modeling, Adaptation, and Personalization, pp. 447--458, Springer International Publishing, 2014.J. J. Pazos, A. Fernández, R. P. Díaz. Recommender Systems for the Social Web, Springer Berlin Heidelberg, 2012.M. Ueda, M. Takahata, and S. Nakajima. UserâĂŹs food preference extraction for personalized cooking recipe recommendation.Semantic Personalized Information Management: Retrieval and Recommendation, SPIM, pp. 98--105 2011.I. Mazzotta, F. De Rosis, and V. Carofiglio. Portia: A user-adapted persuasion system in the healthy-eating domain.Intelligent Systems, IEEE, 22(6), 42--51, 2007.A. Said, and A. Bellogín. You are what you eat! tracking health through recipe interactions. InProceedings of the 6th Workshop on Recommender Systems and the Social Web, RSWeb, 2014.J. Freyne, and S. Berkovsky. Intelligent food planning: personalized recipe recommendation. InProceedings of the 15th international conference on Intelligent user interfaces.pp. 321--324, ACM, 2010

Razonamiento con ontologías inconsistentes: reporte de avance

La Web Semántica es una visión de la Web en la cual la información tiene un significado exacto. Dado un agente con poder delegado por su usuario propietario, se desea que el mismo sea capaz de razonar en base a tal información para cumplir con los objetivos propuestos. El significado de los datos se especifica mediante ontologías. La incoherencia y inconsistencia son dos anomalías que se pueden hallar en las definiciones ontológicas. Dada la diversidad de usuarios y de dominios de aplicación existentes, el planteo de una ontología universal es totalmente inviable; por lo tanto, generalmente un agente debe razonar con varias ontologías en simultáneo. Dado que estas ontologías pueden a su vez ser mutuamente inconsistentes es necesaria su reconciliación, actividad que se conoce como integración de ontologías. La argumentación rebatible es un tipo de razonamiento no-monótono que produce conclusiones tentativas en presencia de información incompleta y potencialmente contradictoria. En esta línea de investigación, exploramos la aplicación de la argumentación rebatible al procesamiento de ontologías inconsistentes y la integración de ontologías potencialmente inconsistentes. Así, su implementación computacional permitirá modelar parte del estado interno de agentes inteligentes operando en la Web Semántica.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Razonamiento con ontologías inconsistentes: reporte de avance

La Web Semántica es una visión de la Web en la cual la información tiene un significado exacto. Dado un agente con poder delegado por su usuario propietario, se desea que el mismo sea capaz de razonar en base a tal información para cumplir con los objetivos propuestos. El significado de los datos se especifica mediante ontologías. La incoherencia y inconsistencia son dos anomalías que se pueden hallar en las definiciones ontológicas. Dada la diversidad de usuarios y de dominios de aplicación existentes, el planteo de una ontología universal es totalmente inviable; por lo tanto, generalmente un agente debe razonar con varias ontologías en simultáneo. Dado que estas ontologías pueden a su vez ser mutuamente inconsistentes es necesaria su reconciliación, actividad que se conoce como integración de ontologías. La argumentación rebatible es un tipo de razonamiento no-monótono que produce conclusiones tentativas en presencia de información incompleta y potencialmente contradictoria. En esta línea de investigación, exploramos la aplicación de la argumentación rebatible al procesamiento de ontologías inconsistentes y la integración de ontologías potencialmente inconsistentes. Así, su implementación computacional permitirá modelar parte del estado interno de agentes inteligentes operando en la Web Semántica.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Razonamiento con ontologías inconsistentes: reporte de avance

La Web Semántica es una visión de la Web en la cual la información tiene un significado exacto. Dado un agente con poder delegado por su usuario propietario, se desea que el mismo sea capaz de razonar en base a tal información para cumplir con los objetivos propuestos. El significado de los datos se especifica mediante ontologías. La incoherencia y inconsistencia son dos anomalías que se pueden hallar en las definiciones ontológicas. Dada la diversidad de usuarios y de dominios de aplicación existentes, el planteo de una ontología universal es totalmente inviable; por lo tanto, generalmente un agente debe razonar con varias ontologías en simultáneo. Dado que estas ontologías pueden a su vez ser mutuamente inconsistentes es necesaria su reconciliación, actividad que se conoce como integración de ontologías. La argumentación rebatible es un tipo de razonamiento no-monótono que produce conclusiones tentativas en presencia de información incompleta y potencialmente contradictoria. En esta línea de investigación, exploramos la aplicación de la argumentación rebatible al procesamiento de ontologías inconsistentes y la integración de ontologías potencialmente inconsistentes. Así, su implementación computacional permitirá modelar parte del estado interno de agentes inteligentes operando en la Web Semántica.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI