8 resultados para Topic Ontology, User Profiles, Pelevance Assessment, Information Retrieval
em Universitat de Girona, Spain
Resumo:
Tanto los Sistemas de Información Geográfica como la Recuperación de Información han sido campos de investigación muy importantes en las últimas décadas. Recientemente, un nuevo campo de investigación llamado Recuperación de Información Geográfica ha surgido fruto de la confluencia de estos dos campos. El objetivo principal de este campo es definir estructuras de indexación y técnicas para almacenar y recuperar documentos de manera eficiente empleando tanto las referencias textuales como las referencias geográficas contenidas en el texto. En este artículo presentamos la arquitectura de un sistema para recuperación de información geográfica y definimos el flujo de trabajo para la extracción de las referencias geográficas de los documentos. Presentamos además una nueva estructura de indexación que combina un índice invertido, un índice espacial y una ontología. Esta estructura mejora las capacidades de consulta de otras propuestas
Resumo:
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.
Resumo:
En años recientes,la Inteligencia Artificial ha contribuido a resolver problemas encontrados en el desempeño de las tareas de unidades informáticas, tanto si las computadoras están distribuidas para interactuar entre ellas o en cualquier entorno (Inteligencia Artificial Distribuida). Las Tecnologías de la Información permiten la creación de soluciones novedosas para problemas específicos mediante la aplicación de los hallazgos en diversas áreas de investigación. Nuestro trabajo está dirigido a la creación de modelos de usuario mediante un enfoque multidisciplinario en los cuales se emplean los principios de la psicología, inteligencia artificial distribuida, y el aprendizaje automático para crear modelos de usuario en entornos abiertos; uno de estos es la Inteligencia Ambiental basada en Modelos de Usuario con funciones de aprendizaje incremental y distribuido (conocidos como Smart User Model). Basándonos en estos modelos de usuario, dirigimos esta investigación a la adquisición de características del usuario importantes y que determinan la escala de valores dominantes de este en aquellos temas en los cuales está más interesado, desarrollando una metodología para obtener la Escala de Valores Humanos del usuario con respecto a sus características objetivas, subjetivas y emocionales (particularmente en Sistemas de Recomendación).Una de las áreas que ha sido poco investigada es la inclusión de la escala de valores humanos en los sistemas de información. Un Sistema de Recomendación, Modelo de usuario o Sistemas de Información, solo toman en cuenta las preferencias y emociones del usuario [Velásquez, 1996, 1997; Goldspink, 2000; Conte and Paolucci, 2001; Urban and Schmidt, 2001; Dal Forno and Merlone, 2001, 2002; Berkovsky et al., 2007c]. Por lo tanto, el principal enfoque de nuestra investigación está basado en la creación de una metodología que permita la generación de una escala de valores humanos para el usuario desde el modelo de usuario. Presentamos resultados obtenidos de un estudio de casos utilizando las características objetivas, subjetivas y emocionales en las áreas de servicios bancarios y de restaurantes donde la metodología propuesta en esta investigación fue puesta a prueba.En esta tesis, las principales contribuciones son: El desarrollo de una metodología que, dado un modelo de usuario con atributos objetivos, subjetivos y emocionales, se obtenga la Escala de Valores Humanos del usuario. La metodología propuesta está basada en el uso de aplicaciones ya existentes, donde todas las conexiones entre usuarios, agentes y dominios que se caracterizan por estas particularidades y atributos; por lo tanto, no se requiere de un esfuerzo extra por parte del usuario.
Resumo:
Hypermedia systems based on the Web for open distance education are becoming increasingly popular as tools for user-driven access learning information. Adaptive hypermedia is a new direction in research within the area of user-adaptive systems, to increase its functionality by making it personalized [Eklu 961. This paper sketches a general agents architecture to include navigational adaptability and user-friendly processes which would guide and accompany the student during hislher learning on the PLAN-G hypermedia system (New Generation Telematics Platform to Support Open and Distance Learning), with the aid of computer networks and specifically WWW technology [Marz 98-1] [Marz 98-2]. The PLAN-G actual prototype is successfully used with some informatics courses (the current version has no agents yet). The propased multi-agent system, contains two different types of adaptive autonomous software agents: Personal Digital Agents {Interface), to interacl directly with the student when necessary; and Information Agents (Intermediaries), to filtrate and discover information to learn and to adapt navigation space to a specific student
Estrategias de búsqueda y utilización de la información en trabajos académicos en educación superior
Resumo:
Los nuevos Planes de Estudio adaptados al Espacio Europeo de la Educación Superior ya están implantándose en nuestras universidades y esto ha supuesto plantearnos qué cambios debemos incorporar como docentes, para que nuestros estudiantes consigan las competencias, habilidades y destrezas necesarias para ser profesionales competentes en un futuro cercano
Resumo:
Recommender systems attempt to predict items in which a user might be interested, given some information about the user's and items' profiles. Most existing recommender systems use content-based or collaborative filtering methods or hybrid methods that combine both techniques (see the sidebar for more details). We created Informed Recommender to address the problem of using consumer opinion about products, expressed online in free-form text, to generate product recommendations. Informed recommender uses prioritized consumer product reviews to make recommendations. Using text-mining techniques, it maps each piece of each review comment automatically into an ontology
Resumo:
This dissertation studies the effects of Information and Communication Technologies (ICT) on the banking sector and the payments system. It provides insight into how technology-induced changes occur, by exploring both the nature and scope of main technology innovations and evidencing their economic implications for banks and payment systems. Some parts in the dissertation are descriptive. They summarise the main technological developments in the field of finance and link them to economic policies. These parts are complemented with sections of the study that focus on assessing the extent of technology application to banking and payment activities. Finally, it includes also some work which borrows from the economic literature on banking. The need for an interdisciplinary approach arises from the complexity of the topic and the rapid path of change to which it is subject. The first chapter provides an overview of the influence of developments in ICT on the evolution of financial services and international capital flows. We include main indicators and discuss innovation in the financial sector, exchange rates and international capital flows. The chapter concludes with impact analysis and policy options regarding the international financial architecture, some monetary policy issues and the role of international institutions. The second chapter is a technology assessment study that focuses on the relationship between technology and money. The application of technology to payments systems is transforming the way we use money and, in some instances, is blurring the definition of what constitutes money. This chapter surveys the developments in electronic forms of payment and their relationship to the banking system. It also analyses the challenges posed by electronic money for regulators and policy makers, and in particular the opportunities created by two simultaneous processes: the Economic and Monetary Union and the increasing use of electronic payment instruments. The third chapter deals with the implications of developments in ICT on relationship banking. The financial intermediation literature explains relationship banking as a type of financial intermediation characterised by proprietary information and multiple interactions with customers. This form of banking is important for the financing of small and medium-sized enterprises. We discuss the effects of ICT on the banking sector as a whole and then apply these developments to the case of relationship banking. The fourth chapter is an empirical study of the effects of technology on the banking business, using a sample of data from the Spanish banking industry. The design of the study is based on some of the events described in the previous chapters, and also draws from the economic literature on banking. The study shows that developments in information management have differential effects on wholesale and retail banking activities. Finally, the last chapter is a technology assessment study on electronic payments systems in Spain and the European Union. It contains an analysis of existing payment systems and ongoing or planned initiatives in Spain. It forms part of a broader project comprising a series of country-specific analyses covering ten European countries. The main issues raised across the countries serve as the starting point to discuss implications of the development of electronic money for regulation and policies, and in particular, for monetary-policy making.
Resumo:
El treball desenvolupat en aquesta tesi presenta un profund estudi i proveïx solucions innovadores en el camp dels sistemes recomanadors. Els mètodes que usen aquests sistemes per a realitzar les recomanacions, mètodes com el Filtrat Basat en Continguts (FBC), el Filtrat Col·laboratiu (FC) i el Filtrat Basat en Coneixement (FBC), requereixen informació dels usuaris per a predir les preferències per certs productes. Aquesta informació pot ser demogràfica (Gènere, edat, adreça, etc), o avaluacions donades sobre algun producte que van comprar en el passat o informació sobre els seus interessos. Existeixen dues formes d'obtenir aquesta informació: els usuaris ofereixen explícitament aquesta informació o el sistema pot adquirir la informació implícita disponible en les transaccions o historial de recerca dels usuaris. Per exemple, el sistema recomanador de pel·lícules MovieLens (http://movielens.umn.edu/login) demana als usuaris que avaluïn almenys 15 pel·lícules dintre d'una escala de * a * * * * * (horrible, ...., ha de ser vista). El sistema genera recomanacions sobre la base d'aquestes avaluacions. Quan els usuaris no estan registrat en el sistema i aquest no té informació d'ells, alguns sistemes realitzen les recomanacions tenint en compte l'historial de navegació. Amazon.com (http://www.amazon.com) realitza les recomanacions tenint en compte les recerques que un usuari a fet o recomana el producte més venut. No obstant això, aquests sistemes pateixen de certa falta d'informació. Aquest problema és generalment resolt amb l'adquisició d'informació addicional, se li pregunta als usuaris sobre els seus interessos o es cerca aquesta informació en fonts addicionals. La solució proposada en aquesta tesi és buscar aquesta informació en diverses fonts, específicament aquelles que contenen informació implícita sobre les preferències dels usuaris. Aquestes fonts poden ser estructurades com les bases de dades amb informació de compres o poden ser no estructurades com les pàgines web on els usuaris deixen la seva opinió sobre algun producte que van comprar o posseïxen. Nosaltres trobem tres problemes fonamentals per a aconseguir aquest objectiu: 1 . La identificació de fonts amb informació idònia per als sistemes recomanadors. 2 . La definició de criteris que permetin la comparança i selecció de les fonts més idònies. 3 . La recuperació d'informació de fonts no estructurades. En aquest sentit, en la tesi proposada s'ha desenvolupat: 1 . Una metodologia que permet la identificació i selecció de les fonts més idònies. Criteris basats en les característiques de les fonts i una mesura de confiança han estat utilitzats per a resoldre el problema de la identificació i selecció de les fonts. 2 . Un mecanisme per a recuperar la informació no estructurada dels usuaris disponible en la web. Tècniques de Text Mining i ontologies s'han utilitzat per a extreure informació i estructurar-la apropiadament perquè la utilitzin els recomanadors. Les contribucions del treball desenvolupat en aquesta tesi doctoral són: 1. Definició d'un conjunt de característiques per a classificar fonts rellevants per als sistemes recomanadors 2. Desenvolupament d'una mesura de rellevància de les fonts calculada sobre la base de les característiques definides 3. Aplicació d'una mesura de confiança per a obtenir les fonts més fiables. La confiança es definida des de la perspectiva de millora de la recomanació, una font fiable és aquella que permet millorar les recomanacions. 4. Desenvolupament d'un algorisme per a seleccionar, des d'un conjunt de fonts possibles, les més rellevants i fiable utilitzant les mitjanes esmentades en els punts previs. 5. Definició d'una ontologia per a estructurar la informació sobre les preferències dels usuaris que estan disponibles en Internet. 6. Creació d'un procés de mapatge que extreu automàticament informació de les preferències dels usuaris disponibles en la web i posa aquesta informació dintre de l'ontologia. Aquestes contribucions permeten aconseguir dos objectius importants: 1 . Millorament de les recomanacions usant fonts d'informació alternatives que sigui rellevants i fiables. 2 . Obtenir informació implícita dels usuaris disponible en Internet.