Modelado de sistemas multimedia para personalización y recomendación híbrida a partir del consumo audiovisual de los usuarios

This doctoral thesis focuses on the modeling of multimedia systems to create personalized recommendation services based on the analysis of users’ audiovisual consumption. Research is focused on the characterization of both users’ audiovisual consumption and content, specifically images and video. This double characterization converges into a hybrid recommendation algorithm, adapted to different application scenarios covering different specificities and constraints. Hybrid recommendation systems use both content and user information as input data, applying the knowledge from the analysis of these data as the initial step to feed the algorithms in order to generate personalized recommendations. Regarding the user information, this doctoral thesis focuses on the analysis of audiovisual consumption to infer implicitly acquired preferences. The inference process is based on a new probabilistic model proposed in the text. This model takes into account qualitative and quantitative consumption factors on the one hand, and external factors such as zapping factor or company factor on the other. As for content information, this research focuses on the modeling of descriptors and aesthetic characteristics, which influence the user and are thus useful for the recommendation system. Similarly, the automatic extraction of these descriptors from the audiovisual piece without excessive computational cost has been considered a priority, in order to ensure applicability to different real scenarios. Finally, a new content-based recommendation algorithm has been created from the previously acquired information, i.e. user preferences and content descriptors. This algorithm has been hybridized with a collaborative filtering algorithm obtained from the current state of the art, so as to compare the efficiency of this hybrid recommender with the individual techniques of recommendation (different hybridization techniques of the state of the art have been studied for suitability). The content-based recommendation focuses on the influence of the aesthetic characteristics on the users. The heterogeneity of the possible users of these kinds of systems calls for the use of different criteria and attributes to create effective recommendations. Therefore, the proposed algorithm is adaptable to different perceptions producing a dynamic representation of preferences to obtain personalized recommendations for each user of the system. The hypotheses of this doctoral thesis have been validated by conducting a set of tests with real users, or by querying a database containing user preferences - available to the scientific community. This thesis is structured based on the different research and validation methodologies of the techniques involved. In the three central chapters the state of the art is studied and the developed algorithms and models are validated via self-designed tests. It should be noted that some of these tests are incremental and confirm the validation of previously discussed techniques. Resumen Esta tesis doctoral se centra en el modelado de sistemas multimedia para la creación de servicios personalizados de recomendación a partir del análisis de la actividad de consumo audiovisual de los usuarios. La investigación se focaliza en la caracterización tanto del consumo audiovisual del usuario como de la naturaleza de los contenidos, concretamente imágenes y vídeos. Esta doble caracterización de usuarios y contenidos confluye en un algoritmo de recomendación híbrido que se adapta a distintos escenarios de aplicación, cada uno de ellos con distintas peculiaridades y restricciones. Todo sistema de recomendación híbrido toma como datos de partida tanto información del usuario como del contenido, y utiliza este conocimiento como entrada para algoritmos que permiten generar recomendaciones personalizadas. Por la parte de la información del usuario, la tesis se centra en el análisis del consumo audiovisual para inferir preferencias que, por lo tanto, se adquieren de manera implícita. Para ello, se ha propuesto un nuevo modelo probabilístico que tiene en cuenta factores de consumo tanto cuantitativos como cualitativos, así como otros factores de contorno, como el factor de zapping o el factor de compañía, que condicionan la incertidumbre de la inferencia. En cuanto a la información del contenido, la investigación se ha centrado en la definición de descriptores de carácter estético y morfológico que resultan influyentes en el usuario y que, por lo tanto, son útiles para la recomendación. Del mismo modo, se ha considerado una prioridad que estos descriptores se puedan extraer automáticamente de un contenido sin exigir grandes requisitos computacionales y, de tal forma que se garantice la posibilidad de aplicación a escenarios reales de diverso tipo. Por último, explotando la información de preferencias del usuario y de descripción de los contenidos ya obtenida, se ha creado un nuevo algoritmo de recomendación basado en contenido. Este algoritmo se cruza con un algoritmo de filtrado colaborativo de referencia en el estado del arte, de tal manera que se compara la eficiencia de este recomendador híbrido (donde se ha investigado la idoneidad de las diferentes técnicas de hibridación del estado del arte) con cada una de las técnicas individuales de recomendación. El algoritmo de recomendación basado en contenido que se ha creado se centra en las posibilidades de la influencia de factores estéticos en los usuarios, teniendo en cuenta que la heterogeneidad del conjunto de usuarios provoca que los criterios y atributos que condicionan las preferencias de cada individuo sean diferentes. Por lo tanto, el algoritmo se adapta a las diferentes percepciones y articula una metodología dinámica de representación de las preferencias que permite obtener recomendaciones personalizadas, únicas para cada usuario del sistema. Todas las hipótesis de la tesis han sido debidamente validadas mediante la realización de pruebas con usuarios reales o con bases de datos de preferencias de usuarios que están a disposición de la comunidad científica. La diferente metodología de investigación y validación de cada una de las técnicas abordadas condiciona la estructura de la tesis, de tal manera que los tres capítulos centrales se estructuran sobre su propio estudio del estado del arte y los algoritmos y modelos desarrollados se validan mediante pruebas autónomas, sin impedir que, en algún caso, las pruebas sean incrementales y ratifiquen la validación de técnicas expuestas anteriormente.

Preference intensity in MCDM when an additive utility function represents DM preferences

We propose a new method for ranking alternatives in multicriteria decision-making problems when there is imprecision concerning the alternative performances, component utility functions and weights. We assume decision maker?s preferences are represented by an additive multiattribute utility function, in which weights can be modeled by independent normal variables, fuzzy numbers, value intervals or by an ordinal relation. The approaches are based on dominance measures or exploring the weight space in order to describe which ratings would make each alternative the preferred one. On the one hand, the approaches based on dominance measures compute the minimum utility difference among pairs of alternatives. Then, they compute a measure by which to rank the alternatives. On the other hand, the approaches based on exploring the weight space compute confidence factors describing the reliability of the analysis. These methods are compared using Monte Carlo simulation.

Assessment of irrigators’ preferences for different water supply risk management tools: option contract and insurance.

Irrigators face the risk of not having enough water to meet their crops’ demand. There are different mechanisms to cope with this risk, including water markets (option contracts) or insurance. A farmer will purchase them when the expected utility change derived from the tool is positive. This paper presents a theoretical assessment of the farmer’s expected utility under two different option contracts, a drought insurance and a combination of an option contract and the insurance. We analyze the conditions that determine farmer’s reference for one instrument or the other and perform a numerical application that is relevant for a Spanish region.

A new dominance intensity method to deal with ordinal information about a DM's preferences within MAVT

Dominance measuring methods are a new approach to deal with complex decision-making problems with imprecise information. These methods are based on the computation of pairwise dominance values and exploit the information in the dominance matrix in dirent ways to derive measures of dominance intensity and rank the alternatives under consideration. In this paper we propose a new dominance measuring method to deal with ordinal information about decision-maker preferences in both weights and component utilities. It takes advantage of the centroid of the polytope delimited by ordinal information and builds triangular fuzzy numbers whose distances to the crisp value 0 constitute the basis for the de?nition of a dominance intensity measure. Monte Carlo simulation techniques have been used to compare the performance of this method with other existing approaches.

Exploring users inter-temporal preferences for measuring transport social equity effects

There exist different ways for defining a welfare function. Traditionally, welfare economic theory foundation is based on the Net Present Value (NPV) calculation where the time dependent preferences of considered agents are taken into account. However, the time preferences, remains a controversial subject. Currently, the traditional approach employs a unique discount rate for various agents. Nevertheless, this way of discounting appears inconsistent with sustainable development. New research work suggests that the discount rate may not be a homogeneous value. The discount rates may change following the individual’s preferences. A significant body of evidence suggests that people do not behave following a constant discount rate. In fact, UK Government has quickly recognized the power of the arguments for time-varying rates, as it has done in its official guidance to Ministries on the appraisal of investments and policies. Other authors deal with not just time preference but with uncertainty about future income (precautionary saving). In a situation in which economic growth rates are similar across time periods, the rationale for declining social optimal discount rates is driven by the preferences of the individuals in the economy, rather than expectations of growth. However, these approaches have been mainly focused on long-term policies where intergenerational risks may appear. The traditional cost-benefit analysis (CBA) uses a unique discount rate derived from market interest rates or investment rates of return for discounting the costs and benefits of all social agents included in the CBA. However, recent literature showed that a more adequate measure of social benefit is possible by using different discount rates including inter-temporal preferences rate of users, private investment discount rate and intertemporal preferences rate of government. Actually, the costs of opportunity may differ amongst individuals, firms, governments, or society in general, as do the returns on savings. In general, the firms or operators require an investment rate linked to the current return on savings, while the discount rate of consumers-users depends on their time preferences with respect of the current and the future consumption, as well as society can take into account the intergenerational well-being, adopting a lower discount rate for today’s generation. Time discount rate of social actors (users, operators, government and society) places a lower value in a future gain, but the uncertainty about future income strongly determines the individual preferences. These time and uncertainty depends on preferences and should be integrated into a transport policy formulation that may have significant social impacts. The discount rate of a user cannot be the same than the operator’s discount rate. The preferences of both are different. In addition, another school of thought suggests that people, such as a social group, may have different attitudes towards future costs and benefits. Particularly, the users have different discount rates related to their income. Some research work tried to modify user discount rates using a compensating weight which represents the inverse of household income level. The inter-temporal preferences are a proxy of the willingness to pay during the time. Its consideration is important in order to make acceptable or not a policy or investment

Dominance measuring methods within MAVT/MAUT with imprecise information concerning decision-makers'preferences

Dominance measuring methods are an approach for dealing with complex decision-making problems with imprecise information within multi-attribute value/utility theory. These methods are based on the computation of pairwise dominance values and exploit the information in the dominance matrix in different ways to derive measures of dominance intensity and rank the alternatives under consideration. In this paper we review dominance measuring methods proposed in the literature for dealing with imprecise information (intervals, ordinal information or fuzzy numbers) about decision-makers? preferences and their performance in comparison with other existing approaches, like SMAA and SMAA-II or Sarabando and Dias? method.

Arquitectura y modelo de referencia para un ecosistema de intercambio de datos personales centrado en el usuario

Los servicios telemáticos han transformando la mayoría de nuestras actividades cotidianas y ofrecen oportunidades sin precedentes con características como, por ejemplo, el acceso ubicuo, la disponibilidad permanente, la independencia del dispositivo utilizado, la multimodalidad o la gratuidad, entre otros. No obstante, los beneficios que destacan en cuanto se reflexiona sobre estos servicios, tienen como contrapartida una serie de riesgos y amenazas no tan obvios, ya que éstos se nutren de y tratan con datos personales, lo cual suscita dudas respecto a la privacidad de las personas. Actualmente, las personas que asumen el rol de usuarios de servicios telemáticos generan constantemente datos digitales en distintos proveedores. Estos datos reflejan parte de su intimidad, de sus características particulares, preferencias, intereses, relaciones sociales, hábitos de consumo, etc. y lo que es más controvertido, toda esta información se encuentra bajo la custodia de distintos proveedores que pueden utilizarla más allá de las necesidades y el control del usuario. Los datos personales y, en particular, el conocimiento sobre los usuarios que se puede extraer a partir de éstos (modelos de usuario) se han convertido en un nuevo activo económico para los proveedores de servicios. De este modo, estos recursos se pueden utilizar para ofrecer servicios centrados en el usuario basados, por ejemplo, en la recomendación de contenidos, la personalización de productos o la predicción de su comportamiento, lo cual permite a los proveedores conectar con los usuarios, mantenerlos, involucrarlos y en definitiva, fidelizarlos para garantizar el éxito de un modelo de negocio. Sin embargo, dichos recursos también pueden utilizarse para establecer otros modelos de negocio que van más allá de su procesamiento y aplicación individual por parte de un proveedor y que se basan en su comercialización y compartición con otras entidades. Bajo esta perspectiva, los usuarios sufren una falta de control sobre los datos que les refieren, ya que esto depende de la voluntad y las condiciones impuestas por los proveedores de servicios, lo cual implica que habitualmente deban enfrentarse ante la disyuntiva de ceder sus datos personales o no acceder a los servicios telemáticos ofrecidos. Desde el sector público se trata de tomar medidas que protejan a los usuarios con iniciativas y legislaciones que velen por su privacidad y que aumenten el control sobre sus datos personales, a la vez que debe favorecer el desarrollo económico propiciado por estos proveedores de servicios. En este contexto, esta tesis doctoral propone una arquitectura y modelo de referencia para un ecosistema de intercambio de datos personales centrado en el usuario que promueve la creación, compartición y utilización de datos personales y modelos de usuario entre distintos proveedores, al mismo tiempo que ofrece a los usuarios las herramientas necesarias para ejercer su control en cuanto a la cesión y uso de sus recursos personales y obtener, en su caso, distintos incentivos o contraprestaciones económicas. Las contribuciones originales de la tesis son la especificación y diseño de una arquitectura que se apoya en un proceso de modelado distribuido que se ha definido en el marco de esta investigación. Éste se basa en el aprovechamiento de recursos que distintas entidades (fuentes de datos) ofrecen para generar modelos de usuario enriquecidos que cubren las necesidades específicas de terceras entidades, considerando la participación del usuario y el control sobre sus recursos personales (datos y modelos de usuario). Lo anterior ha requerido identificar y caracterizar las fuentes de datos con potencial de abastecer al ecosistema, determinar distintos patrones para la generación de modelos de usuario a partir de datos personales distribuidos y heterogéneos y establecer una infraestructura para la gestión de identidad y privacidad que permita a los usuarios expresar sus preferencias e intereses respecto al uso y compartición de sus recursos personales. Además, se ha definido un modelo de negocio de referencia que sustenta las investigaciones realizadas y que ha sido particularizado en dos ámbitos de aplicación principales, en concreto, el sector de publicidad en redes sociales y el sector financiero para la implantación de nuevos servicios. Finalmente, cabe destacar que las contribuciones de esta tesis han sido validadas en el contexto de distintos proyectos de investigación industrial aplicada y también en el marco de proyectos fin de carrera que la autora ha tutelado o en los que ha colaborado. Los resultados obtenidos han originado distintos méritos de investigación como dos patentes en explotación, la publicación de un artículo en una revista con índice de impacto y diversos artículos en congresos internacionales de relevancia. Algunos de éstos han sido galardonados con premios de distintas instituciones, así como en las conferencias donde han sido presentados. ABSTRACT Information society services have changed most of our daily activities, offering unprecedented opportunities with certain characteristics, such as: ubiquitous access, permanent availability, device independence, multimodality and free-of-charge services, among others. However, all the positive aspects that emerge when thinking about these services have as counterpart not-so-obvious threats and risks, because they feed from and use personal data, thus creating concerns about peoples’ privacy. Nowadays, people that play the role of user of services are constantly generating digital data in different service providers. These data reflect part of their intimacy, particular characteristics, preferences, interests, relationships, consumer behavior, etc. Controversy arises because this personal information is stored and kept by the mentioned providers that can use it beyond the user needs and control. Personal data and, in particular, the knowledge about the user that can be obtained from them (user models) have turned into a new economic asset for the service providers. In this way, these data and models can be used to offer user centric services based, for example, in content recommendation, tailored-products or user behavior, all of which allows connecting with the users, keeping them more engaged and involved with the provider, finally reaching customer loyalty in order to guarantee the success of a business model. However, these resources can be used to establish a different kind of business model; one that does not only processes and individually applies personal data, but also shares and trades these data with other entities. From that perspective, the users lack control over their referred data, because it depends from the conditions imposed by the service providers. The consequence is that the users often face the following dilemma: either giving up their personal data or not using the offered services. The Public Sector takes actions in order to protect the users approving, for example, laws and legal initiatives that reinforce privacy and increase control over personal data, while at the same time the authorities are also key players in the economy development that derives from the information society services. In this context, this PhD Dissertation proposes an architecture and reference model to achieve a user-centric personal data ecosystem that promotes the creation, sharing and use of personal data and user models among different providers, while offering users the tools to control who can access which data and why and if applicable, to obtain different incentives. The original contributions obtained are the specification and design of an architecture that supports a distributed user modelling process defined by this research. This process is based on leveraging scattered resources of heterogeneous entities (data sources) to generate on-demand enriched user models that fulfill individual business needs of third entities, considering the involvement of users and the control over their personal resources (data and user models). This has required identifying and characterizing data sources with potential for supplying resources, defining different generation patterns to produce user models from scattered and heterogeneous data, and establishing identity and privacy management infrastructures that allow users to set their privacy preferences regarding the use and sharing of their resources. Moreover, it has also been proposed a reference business model that supports the aforementioned architecture and this has been studied for two application fields: social networks advertising and new financial services. Finally, it has to be emphasized that the contributions obtained in this dissertation have been validated in the context of several national research projects and master thesis that the author has directed or has collaborated with. Furthermore, these contributions have produced different scientific results such as two patents and different publications in relevant international conferences and one magazine. Some of them have been awarded with different prizes.

Analysis and Design Considerations of an Electric Vehicle Powertrain regarding Energy Efficiency and Magnetic Field Exposure

En esta tesis se analiza el sistema de tracción de un vehículo eléctrico de batería desde el punto de vista de la eficiencia energética y de la exposición a campos magnéticos por parte de los pasajeros (radiación electromagnética). Este estudio incluye tanto el sistema de almacenamiento de energía como la máquina eléctrica, junto con la electrónica de potencia y los sistemas de control asociados a ambos. Los análisis y los resultados presentados en este texto están basados en modelos matemáticos, simulaciones por ordenador y ensayos experimentales a escala de laboratorio. La investigación llevada a cabo durante esta tesis tuvo siempre un marcado enfoque industrial, a pesar de estar desarrollada en un entorno de considerable carácter universitario. Las líneas de investigación acometidas tuvieron como destinatario final al diseñador y al fabricante del vehículo, a pesar de lo cual algunos de los resultados obtenidos son preliminares y/o excesivamente académicos para resultar de interés industrial. En el ámbito de la eficiencia energética, esta tesis estudia sistemas híbridos de almacenamiento de energía basados en una combinación de baterías de litio y supercondensadores. Este tipo de sistemas son analizados desde el punto de vista de la eficiencia mediante modelos matemáticos y simulaciones, cuantificando el impacto de ésta en otros parámetros tales como el envejecimiento de las baterías. Respecto a la máquina eléctrica, el estudio se ha centrado en máquinas síncronas de imanes permanentes. El análisis de la eficiencia considera tanto el diseño de la máquina como la estrategia de control, dejando parcialmente de lado el inversor y la técnica de modulación (que son incluidos en el estudio como fuentes adicionales de pérdidas, pero no como potenciales fuentes de optimización de la eficiencia). En este sentido, tanto la topología del inversor (trifásico, basado en IGBTs) como la técnica de modulación (control de corriente en banda de histéresis) se establecen desde el principio. El segundo aspecto estudiado en esta tesis es la exposición a campos magnéticos por parte de los pasajeros. Este tema se enfoca desde un punto de vista predictivo, y no desde un punto de vista de diagnóstico, puesto que se ha desarrollado una metodología para estimar el campo magnético generado por los dispositivos de potencia de un vehículo eléctrico. Esta metodología ha sido validada mediante ensayos de laboratorio. Otros aspectos importantes de esta contribución, además de la metodología en sí misma, son las consecuencias que se derivan de ella (por ejemplo, recomendaciones de diseño) y la comprensión del problema proporcionada por esta. Las principales contribuciones de esta tesis se listan a continuación: una recopilación de modelos de pérdidas correspondientes a la mayoría de dispositivos de potencia presentes en un vehículo eléctrico de batería, una metodología para analizar el funcionamiento de un sistema híbrido de almacenamiento de energía para aplicaciones de tracción, una explicación de cómo ponderar energéticamente los puntos de operación par-velocidad de un vehículo eléctrico (de utilidad para evaluar el rendimiento de una máquina eléctrica, por ejemplo), una propuesta de incluir un convertidor DC-DC en el sistema de tracción para minimizar las pérdidas globales del accionamiento (a pesar de las nuevas pérdidas introducidas por el propio DC-DC), una breve comparación entre dos tipos distintos de algoritmos de minimización de pérdidas para máquinas síncronas de imanes permanentes, una metodología predictiva para estimar la exposición a campos magnéticos por parte de los pasajeros de un vehículo eléctrico (debida a los equipos de potencia), y finalmente algunas conclusiones y recomendaciones de diseño respecto a dicha exposición a campos magnéticos. ABSTRACT This dissertation analyzes the powertrain of a battery electric vehicle, focusing on energy efficiency and passenger exposure to electromagnetic fields (electromagnetic radiation). This study comprises the energy storage system as well as the electric machine, along with their associated power electronics and control systems. The analysis and conclusions presented in this dissertation are based on mathematical models, computer simulations and laboratory scale tests. The research performed during this thesis was intended to be of industrial nature, despite being developed in a university. In this sense, the work described in this document was carried out thinking of both the designer and the manufacturer of the vehicle. However, some of the results obtained lack industrial readiness, and therefore they remain utterly academic. Regarding energy efficiency, hybrid energy storage systems consisting in lithium batteries, supercapacitors and up to two DC-DC power converters are considered. These kind of systems are analyzed by means of mathematical models and simulations from the energy efficiency point of view, quantifying its impact on other relevant aspects such as battery aging. Concerning the electric machine, permanent magnet synchronous machines are studied in this work. The energy efficiency analysis comprises the machine design and the control strategy, while the inverter and its modulation technique are taken into account but only as sources of further power losses, and not as potential sources for further efficiency optimization. In this sense, both the inverter topology (3-phase IGBT-based inverter) and the switching technique (hysteresis current control) are fixed from the beginning. The second aspect studied in this work is passenger exposure to magnetic fields. This topic is approached from the prediction point of view, rather than from the diagnosis point of view. In other words, a methodology to estimate the magnetic field generated by the power devices of an electric vehicle is proposed and analyzed in this dissertation. This methodology has been validated by laboratory tests. The most important aspects of this contribution, apart from the methodology itself, are the consequences (for instance, design guidelines) and the understanding of the magnetic radiation issue provided by it. The main contributions of this dissertation are listed next: a compilation of loss models for most of the power devices found in a battery electric vehicle powertrain, a simulation-based methodology to analyze hybrid energy storage performance in traction applications, an explanation of how to assign energy-based weights to different operating points in traction drives (useful when assessing electrical machine performance, for instance), a proposal to include one DC-DC converter in electric powertrains to minimize overall power losses in the system (despite the new losses added by the DC-DC), a brief comparison between two kinds of loss-minimization algorithms for permanent magnet synchronous machines in terms of adaptability and energy efficiency, a predictive methodology to estimate passenger magnetic field exposure due to power devices in an electric vehicle, and finally some useful conclusions and design guidelines concerning magnetic field exposure.