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

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

Big Data Analytics and the Social Web: a Tutorial for the Social Scientist

The social web or web 2.0 has become the biggest and most accessible repository of data about human (social) behavior in history. Due to a knowledge gap between big data analytics and established social science methodology, this enormous source of information, has yet to be exploited for new and interesting studies in various social and humanities related fields. To make one step towards closing this gap, we provide a detailed step-by-step tutorial on some of the most important web mining and analytics methods on a real-world study of Croatia’s biggest political blogging site. The tutorial covers methods for data retrieval, data conversion, cleansing and organization, data analysis (natural language processing, social and conceptual network analysis) as well as data visualization and interpretation. All tools that have been implemented for the sake of this study, data sets through the various steps as well as resulting visualizations have been published on-line and are free to use. The tutorial is not meant to be a comprehensive overview and detailed description of all possible ways of analyzing data from the social web, but using the steps outlined herein one can certainly reproduce the results of the study or use the same or similar methodology for other datasets. Results of the study show that a special kind of conceptual network generated by natural language processing of articles on the blogging site, namely a conceptual network constructed by the rule that two concepts (keywords) are connected if they were extracted from the same article, seem to be the best predictor of the current political discourse in Croatia when compared to the other constructed conceptual networks. These results indicate that a comprehensive study has to be made to investigate this conceptual structure further with an accent on the dynamic processes that have led to the construction of the network

An Introduction to Social Semantic Web Mining & Big Data Analytics for Political Attitudes and Mentalities Research

The social web has become a major repository of social and behavioral data that is of exceptional interest to the social science and humanities research community. Computer science has only recently developed various technologies and techniques that allow for harvesting, organizing and analyzing such data and provide knowledge and insights into the structure and behavior or people on-line. Some of these techniques include social web mining, conceptual and social network analysis and modeling, tag clouds, topic maps, folksonomies, complex network visualizations, modeling of processes on networks, agent based models of social network emergence, speech recognition, computer vision, natural language processing, opinion mining and sentiment analysis, recommender systems, user profiling and semantic wikis. All of these techniques are briefly introduced, example studies are given and ideas as well as possible directions in the field of political attitudes and mentalities are given. In the end challenges for future studies are discussed

Visualizing Public Opinion in Croatia Based on Available Social Network Content

In the last decade advances of computer technologies have lead towards a technological reality where the line between information consumers and information producers is blurred. This technological omnipresence allows for unprecedented data creation capabilities. Based on various data sources, it seems humans have fully embraced data-generating activities. One such activity is using online social network applications, like Facebook or Twitter in almost all aspects of their lives. One of the main features of online social network applications is perceived freedom of speech, individuality and privacy, even though every application has some special features. Therefore, content generated using these services presents the public with interesting insights in private life of people and their attitudes towards public affairs. Social network applications are active the most during specific public events aimed at the massive public. Due to its brevity, ease of use and frequency, Twitter is an interesting social network application for research and analysis. Other than allowing almost exclusively short messages (up to 140 characters), a tweet (a Twitter post) can contain location of the message sender as well as a graphic to accompany the textual message. The textual part of the message may contain so called hashtags – keywords used for indexing and easy identification of a subject the message is related to. These hashtags allow us to group messages related to a specific event. Recent governmental elections held in Croatia were very popular amongst the Croatian Twitter community. Usage of hashtags allowed us to identify the right messages and thus most-used words to describe this event and potentially identify how people felt when talking, i.e. writing, about politics and the held elections. Furthermore, geolocation information, optionally embedded in a tweet, makes it possible to analyze which keywords were used in which parts of Croatia, all pertaining to the held governmental elections. Public opinion is only a few tweets away, but are the results similar to the election results? If tweet-based opinion can be constructed, does it differ from the real results? These and similar questions will be addressed in this paper

Open Directory Project based universal taxonomy for Personalization of Online (Re)sources

Content personalization reflects the ability of content classification into (predefined) thematic units or information domains. Content nodes in a single thematic unit are related to a greater or lesser extent. An existing connection between two available content nodes assumes that the user will be interested in both resources (but not necessarily to the same extent). Such a connection (and its value) can be established through the process of automatic content classification and labeling. One approach for the classification of content nodes is the use of a predefined classification taxonomy. With the help of such classification taxonomy it is possible to automatically classify and label existing content nodes as well as create additional descriptors for future use in content personalization and recommendation systems. For these purposes existing web directories can be used in creating a universal, purely content based, classification taxonomy. This work analyzes Open Directory Project (ODP) web directory and proposes a novel use of its structure and content as the basis for such a classification taxonomy. The goal of a unified classification taxonomy is to allow for content personalization from heterogeneous sources. In this work we focus on the overall quality of ODP as the basis for such a classification taxonomy and the use of its hierarchical structure for automatic labeling. Due to the structure of data in ODP different grouping schemes are devised and tested to find the optimal content and structure combination for a proposed classification taxonomy as well as automatic labeling processes. The results provide an in-depth analysis of ODP and ODP based content classification and automatic labeling models. Although the use of ODP is well documented, this question has not been answered to date

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

Behavioral and physical biometric characteristics modeling used for ITS security improvement

Biometric technologies rely on specific biometric characteristics that are used for recognition. The particular characteristic for a given situation can be described through a serious of descriptive parameters including ease of collecting, permanence, measurably, acceptability, deceptiveness, universality, uniqueness, sample cost, system cost, database size, as well as environmental factors. By using our ontology-based framework for adequacy of biometric systems, we introduce a model for using biometric technologies in ITS. Such technologies increase security, safety and protection of ITS

An Introduction to Social Semantic Web Mining & Big Data Analytics for Political Attitudes and Mentalities Research

The social web has become a major repository of social and behavioral data that is of exceptional interest to the social science and humanities research community. Computer science has only recently developed various technologies and techniques that allow for harvesting, organizing and analyzing such data and provide knowledge and insights into the structure and behavior or people on-line. Some of these techniques include social web mining, conceptual and social network analysis and modeling, tag clouds, topic maps, folksonomies, complex network visualizations, modeling of processes on networks, agent based models of social network emergence, speech recognition, computer vision, natural language processing, opinion mining and sentiment analysis, recommender systems, user profiling and semantic wikis. All of these techniques are briefly introduced, example studies are given and ideas as well as possible directions in the field of political attitudes and mentalities are given. In the end challenges for future studies are discussed