Combining collaborative and content-based filtering to recommend research papers

The number of research papers available today is growing at a staggering rate, generating a huge amount of information that people cannot keep up with. According to a tendency indicated by the United States’ National Science Foundation, more than 10 million new papers will be published in the next 20 years. Because most of these papers will be available on the Web, this research focus on exploring issues on recommending research papers to users, in order to directly lead users to papers of their interest. Recommender systems are used to recommend items to users among a huge stream of available items, according to users’ interests. This research focuses on the two most prevalent techniques to date, namely Content-Based Filtering and Collaborative Filtering. The first explores the text of the paper itself, recommending items similar in content to the ones the user has rated in the past. The second explores the citation web existing among papers. As these two techniques have complementary advantages, we explored hybrid approaches to recommending research papers. We created standalone and hybrid versions of algorithms and evaluated them through both offline experiments on a database of 102,295 papers, and an online experiment with 110 users. Our results show that the two techniques can be successfully combined to recommend papers. The coverage is also increased at the level of 100% in the hybrid algorithms. In addition, we found that different algorithms are more suitable for recommending different kinds of papers. Finally, we verified that users’ research experience influences the way users perceive recommendations. In parallel, we found that there are no significant differences in recommending papers for users from different countries. However, our results showed that users’ interacting with a research paper Recommender Systems are much happier when the interface is presented in the user’s native language, regardless the language that the papers are written. Therefore, an interface should be tailored to the user’s mother language.

Collective bargaining in Brazilian manufacturing, 1978-95

Collective bargaining, it is widely claimed, has been on the increase in Brazil since the late 1970s. This is seen as part of a broader change in Brazilian industrial relations towards a hybrid system of interest representation, in which elements of both the old state corporatism and pluralism now coexist. However, there is little or no systematic empirical evidence available to support this conclusion. This thesis addresses the question of the strengthening of collective bargaining as a method of job regulation in Brazil by providing a detailed empirical study. The questions of this study are: (a) how important has collective bargaining become in establishing provisions on the terms and conditions of the employment relationship which are not simply reproducing rules established via state regulation?; and (b) what factors accounted for changes in the content of these provisions? An analysis of 10,734 provisions in 287 collective agreements in manufacturing industries in the Metropolitan Area of Porto Alegre, the capital of the southernmost state of Rio Grande do Sul, was carried out for the period of 1978-95. This analysis offers support for the thesis that the significance of collective bargaining has increased. It shows that: (a) most substantive provisions created rules that were not established in other forms of regulation; (b) provisions that replicate the contents of regulatory legislation accounted for one out of seven substantive provisions, but in spite of being a copy of the law, these provisions are not entirely neutral for job regulation; (c) collective agreements also laid down substantive provisions benefiting employers, and not simply employees; and (d) the pace of change in bargaining outcomes oscillated with changes in the economic, legal and judicial contexts. This pace of change was mostly affected by (i) the rate of unemployment, (ii) the degree of openness of the economy to foreign competition, (iii) the capacity of employers to pass on costs to costumers, (iv) stabilisation policies aimed at curbing inflation, (v) the Federal Constitution made in 1988, (vi) the official rate of minimum wages, and (vii) the conduct of the labour judicial system in settling collective disputes.

Integração de dados em ambiente SIG para mapeamento de favorabilidade mineral de ouro na ilha cristalina de Rivera (Uruguai)

Guias para exploração mineral são normalmente baseados em modelos conceituais de depósitos. Esses guias são, normalmente, baseados na experiência dos geólogos, em dados descritivos e em dados genéticos. Modelamentos numéricos, probabilísticos e não probabilísticos, para estimar a ocorrência de depósitos minerais é um novo procedimento que vem a cada dia aumentando sua utilização e aceitação pela comunidade geológica. Essa tese utiliza recentes metodologias para a geração de mapas de favorablidade mineral. A denominada Ilha Cristalina de Rivera, uma janela erosional da Bacia do Paraná, situada na porção norte do Uruguai, foi escolhida como estudo de caso para a aplicação das metodologias. A construção dos mapas de favorabilidade mineral foi feita com base nos seguintes tipos de dados, informações e resultados de prospecção: 1) imagens orbitais; 2) prospecção geoquimica; 3) prospecção aerogeofísica; 4) mapeamento geo-estrutural e 5) altimetria. Essas informacões foram selecionadas e processadas com base em um modelo de depósito mineral (modelo conceitual), desenvolvido com base na Mina de Ouro San Gregorio. O modelo conceitual (modelo San Gregorio), incluiu características descritivas e genéticas da Mina San Gregorio, a qual abrange os elementos característicos significativos das demais ocorrências minerais conhecidas na Ilha Cristalina de Rivera. A geração dos mapas de favorabilidade mineral envolveu a construção de um banco de dados, o processamento dos dados, e a integração dos dados. As etapas de construção e processamento dos dados, compreenderam a coleta, a seleção e o tratamento dos dados de maneira a constituírem os denominados Planos de Informação. Esses Planos de Informação foram gerados e processados organizadamente em agrupamentos, de modo a constituírem os Fatores de Integração para o mapeamento de favorabilidade mineral na Ilha Cristalina de Rivera. Os dados foram integrados por meio da utilização de duas diferentes metodologias: 1) Pesos de Evidência (dirigida pelos dados) e 2) Lógica Difusa (dirigida pelo conhecimento). Os mapas de favorabilidade mineral resultantes da implementação das duas metodologias de integração foram primeiramente analisados e interpretados de maneira individual. Após foi feita uma análise comparativa entre os resultados. As duas metodologias xxiv obtiveram sucesso em identificar, como áreas de alta favorabilidade, as áreas mineralizadas conhecidas, além de outras áreas ainda não trabalhadas. Os mapas de favorabilidade mineral resultantes das duas metodologias mostraram-se coincidentes em relação as áreas de mais alta favorabilidade. A metodologia Pesos de Evidência apresentou o mapa de favorabilidade mineral mais conservador em termos de extensão areal, porém mais otimista em termos de valores de favorabilidade em comparação aos mapas de favorabilidade mineral resultantes da implementação da metodologia Lógica Difusa. Novos alvos para exploração mineral foram identificados e deverão ser objeto de investigação em detalhe.