Interoperabilidad del servicio de nomenclator y catálogo online del Instituto de Cartografía de Andalucía

El servicio WFS-G de Nomenclátor del Instituto de Cartografía de Andalucía (ICA) basa sus servicios en una base de datos que sigue el estándar del Modelo de Nomenclátor de España y que actualmente contiene unos 149.500 topónimos e identificadores geográficos clasificados temáticamente en áreas administrativas, entidades de población, hidrografía, orografía, patrimonio, infraestructuras, actividades industriales, extractivas, servicios y equipamientos. Este servicio OGC basado en el software libre Deegree 2.2. trata de dar servicio a otros proyectos del ICA como la IDEAndalucia, el catálogo de productos on-line LINE@ y en un futuro al buscador de cartografía histórica; por otro lado dispone de un visor propio de búsqueda de nombres geográficos con utilidades de descarga, rectificación y localización de topónimos cercanos

Resource dimensioning aspect of heterogeneous traffic with different service requirements: Integration versus segregation

In this paper, we consider the ATM networks in which the virtual path concept is implemented. The question of how to multiplex two or more diverse traffic classes while providing different quality of service requirements is a very complicated open problem. Two distinct options are available: integration and segregation. In an integration approach all the traffic from different connections are multiplexed onto one VP. This implies that the most restrictive QOS requirements must be applied to all services. Therefore, link utilization will be decreased because unnecessarily stringent QOS is provided to all connections. With the segregation approach the problem can be much simplified if different types of traffic are separated by assigning a VP with dedicated resources (buffers and links). Therefore, resources may not be efficiently utilized because no sharing of bandwidth can take place across the VP. The probability that the bandwidth required by the accepted connections exceeds the capacity of the link is evaluated with the probability of congestion (PC). Since the PC can be expressed as the CLP, we shall simply carry out bandwidth allocation using the PC. We first focus on the influence of some parameters (CLP, bit rate and burstiness) on the capacity required by a VP supporting a single traffic class using the new convolution approach. Numerical results are presented both to compare the required capacity and to observe which conditions under each approach are preferred

PRIM an Open Mobile Robot Platform. Motivation, Present and Future Trends

This paper is focused on the robot mobile platform PRIM (platform robot information multimedia). This robot has been made in order to cover two main needs of our group, on one hand the need for a full open mobile robotic platform that is very useful in fulfilling the teaching and research activity of our school community, and on the other hand with the idea of introducing an ethical product which would be useful as mobile multimedia information point as a service tool. This paper introduces exactly how the system is made up and explains just what the philosophy is behind this work. The navigation strategies and sensor fusion, where machine vision system is the most important one, are oriented towards goal achievement and are the key to the behaviour of the robot

Informed recommender: basing recommendations on consumer product reviews

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

Recommender System Based on Consumer Product Reviews

Consumer reviews, opinions and shared experiences in the use of a product is a powerful source of information about consumer preferences that can be used in recommender systems. Despite the importance and value of such information, there is no comprehensive mechanism that formalizes the opinions selection and retrieval process and the utilization of retrieved opinions due to the difficulty of extracting information from text data. In this paper, a new recommender system that is built on consumer product reviews is proposed. A prioritizing mechanism is developed for the system. The proposed approach is illustrated using the case study of a recommender system for digital cameras

Information sources selection methodology for recommender systems based on intrinsic characteristics and trust measure

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.