La música a la ciutat de Girona (1888-1985)

La tesi és una investigació histórica que presenta el fet musical a la ciutat de Girona, i inclou una paronòmica general de la història musical de les principals poblacions de les seves comarques: Olot, Figueres, Banyoles. ripoll, La Bisbal d'Empordà, Sant Feliu de Guíxols, etc. Està organitzada metodològicament en un marc cronològic i una metodologia positivista, intentant reflexar la verdadera història de la música a la ciutat de Girona amb tots i cadascun dels seus personatges i les seves institucions. La recerca s'emmarca al voltant de les corrents artístiques i polítiques de cada moment: Modernisme, Noucentisme, República, Guerra Civil, Franquisme i Democràcia. De cadascuna d'ella s'ha investigat sobre les orquestres, les cobles i les sardanes, els grups de música de cambra, la música en els cafès, la música en la intimitat de les cases particulars, el desenvolupament laboral de la professió musical a travès de la història del Sindicat i la Mútua de Músics, les sales de ball, els cinemes amb música en directe, els crítics musicals, etc. La recerca porta a la conclusió final de què l'època de millor esplendor, de més qualitat i també quantitat de música a la ciutat i comarques, i que ha viscut un millor ambient musical en tota la història, és el període que va des de principis del segle XX fins a l'esclat de la Guerra Civil (1900-1936)

Collaborative recommender agents based on case-based reasoning and trust

La comunitat científica que treballa en Intel·ligència Artificial (IA) ha dut a terme una gran quantitat de treball en com la IA pot ajudar a les persones a trobar el que volen dins d'Internet. La idea dels sistemes recomanadors ha estat extensament acceptada pels usuaris. La tasca principal d'un sistema recomanador és localitzar ítems, fonts d'informació i persones relacionades amb els interessos i preferències d'una persona o d'un grup de persones. Això comporta la construcció de models d'usuari i l'habilitat d'anticipar i predir les preferències de l'usuari. Aquesta tesi està focalitzada en l'estudi de tècniques d'IA que millorin el rendiment dels sistemes recomanadors. Inicialment, s'ha dut a terme un anàlisis detallat de l'actual estat de l'art en aquest camp. Aquest treball ha estat organitzat en forma de taxonomia on els sistemes recomanadors existents a Internet es classifiquen en 8 dimensions generals. Aquesta taxonomia ens aporta una base de coneixement indispensable pel disseny de la nostra proposta. El raonament basat en casos (CBR) és un paradigma per aprendre i raonar a partir de la experiència adequat per sistemes recomanadors degut als seus fonaments en el raonament humà. Aquesta tesi planteja una nova proposta de CBR aplicat al camp de la recomanació i un mecanisme d'oblit per perfils basats en casos que controla la rellevància i edat de les experiències passades. Els resultats experimentals demostren que aquesta proposta adapta millor els perfils als usuaris i soluciona el problema de la utilitat que pateixen el sistemes basats en CBR. Els sistemes recomanadors milloren espectacularment la qualitat dels resultats quan informació sobre els altres usuaris és utilitzada quan es recomana a un usuari concret. Aquesta tesi proposa l'agentificació dels sistemes recomanadors per tal de treure profit de propietats interessants dels agents com ara la proactivitat, la encapsulació o l'habilitat social. La col·laboració entre agents es realitza a partir del mètode de filtratge basat en la opinió i del mètode col·laboratiu de filtratge a partir de confiança. Els dos mètodes es basen en un model social de confiança que fa que els agents siguin menys vulnerables als altres quan col·laboren. Els resultats experimentals demostren que els agents recomanadors col·laboratius proposats milloren el rendiment del sistema mentre que preserven la privacitat de les dades personals de l'usuari. Finalment, aquesta tesi també proposa un procediment per avaluar sistemes recomanadors que permet la discussió científica dels resultats. Aquesta proposta simula el comportament dels usuaris al llarg del temps basat en perfils d'usuari reals. Esperem que aquesta metodologia d'avaluació contribueixi al progrés d'aquesta àrea de recerca.