Mining association rules in folksonomies

Social bookmark tools are rapidly emerging on the Web. In such systems users are setting up lightweight conceptual structures called folksonomies. These systems provide currently relatively few structure. We discuss in this paper, how association rule mining can be adopted to analyze and structure folksonomies, and how the results can be used for ontology learning and supporting emergent semantics. We demonstrate our approach on a large scale dataset stemming from an online system.

Semantic web mining

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. This survey analyzes the convergence of trends from both areas: an increasing number of researchers is working on improving the results of Web Mining by exploiting semantic structures in the Web, and they make use of Web Mining techniques for building the Semantic Web. Last but not least, these techniques can be used for mining the Semantic Web itself. The Semantic Web is the second-generation WWW, enriched by machine-processable information which supports the user in his tasks. Given the enormous size even of today’s Web, it is impossible to manually enrich all of these resources. Therefore, automated schemes for learning the relevant information are increasingly being used. Web Mining aims at discovering insights about the meaning of Web resources and their usage. Given the primarily syntactical nature of the data being mined, the discovery of meaning is impossible based on these data only. Therefore, formalizations of the semantics of Web sites and navigation behavior are becoming more and more common. Furthermore, mining the Semantic Web itself is another upcoming application. We argue that the two areas Web Mining and Semantic Web need each other to fulfill their goals, but that the full potential of this convergence is not yet realized. This paper gives an overview of where the two areas meet today, and sketches ways of how a closer integration could be profitable.

Efficient mining of association rules based on formal concept analysis

Association rules are a popular knowledge discovery technique for warehouse basket analysis. They indicate which items of the warehouse are frequently bought together. The problem of association rule mining has first been stated in 1993. Five years later, several research groups discovered that this problem has a strong connection to Formal Concept Analysis (FCA). In this survey, we will first introduce some basic ideas of this connection along a specific algorithm, TITANIC, and show how FCA helps in reducing the number of resulting rules without loss of information, before giving a general overview over the history and state of the art of applying FCA for association rule mining.

Unveiling the components of the signaling pathway between endosomes and the phagocytic uptake machinery in Dictyostelium discoideum

The soil amoebae Dictyostelium discoideum take up particles from their environment in order to obtain nutrition. The particle transits through the cell within a phagosome that fuses with organelles of different molecular compositions, undergoing a gradual degradation by different sets of hydrolytic enzymes. Griffiths’ concept of “phagosome individuality” predicts signaling from phagosomes into the cytoplasm, which might regulate many aspects of cell physiology. The finding that Dictyostelium cells depleted of the lysozyme AlyA or over-expressing the esterase Gp70 exhibit increased uptake of food particles, led to the postulation of a signaling cascade between endocytic compartments and the cytoskeletal uptake machinery at the plasma membrane. Assuming that Gp70 acts downstream of AlyA, gene-expression profiling of both mutants revealed different and overlapping sets of misregulated genes that might participate in this signaling cascade. Based on these results, we analyzed the effects of the artificial misregulation of six candidate genes by over-expression or negative genetic interference, in order to reconstruct at least part of the signaling pathway. SSB420 and SSL793 were chosen as candidates for the first signaling step, as they were up-regulated in AlyA-null cells and remained unaltered in the Gp70 over-expressing cells. The over-expression of SSB420 enhanced phagocytosis and raised the expression levels of Gp70, supporting its involvement in the signaling pathway between AlyA and Gp70 as a positive regulator of phagocytosis. However, this was not the case of cells over-expressing SSL793, as this mutation had no effects on phagocytosis. For the signaling downstream of Gp70, we studied four commonly misregulated genes in AlyA-depleted and Gp70 over-expressing cells. The expression levels of SLB350, SSB389 and TipD were lower in both mutants and therefore these were assumed as possible candidates for the negative regulation of phagocytosis. Cells depleted of SLB350 exhibited an increased phagocytic activity and no effect on Gp70 expression, proving its participation in the signaling pathway downstream of Gp70. Unlike SLB350, the disruption of the genes coding for SSB389 and TipD had no effects on particle uptake, excluding them from the pathway. The fourth candidate was Yipf1, the only gene that was commonly up-regulated in both mutants. Yet, the artificial over-expression of this protein had no effects on phagocytosis, so this candidate is also not included in the signaling pathway. Furthermore, localizing the products of the candidate genes within the cell helped unveiling several cellular organelles that receive signals from the phagosome and transduce them towards the uptake machinery.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

TU Graz: Course: 707.000 Web Science and Web Technology: Lecture 10: Text Mining

This class introduces basics of web mining and information retrieval including, for example, an introduction to the Vector Space Model and Text Mining. Guest Lecturer: Dr. Michael Granitzer Optional: Modeling the Internet and the Web: Probabilistic Methods and Algorithms, Pierre Baldi, Paolo Frasconi, Padhraic Smyth, Wiley, 2003 (Chapter 4, Text Analysis)

Useful academic references for data mining and usage statistics

Relates to the following software for analysing Blackboard stats http://www.edshare.soton.ac.uk/11134/ Is supporting material for the following podcast: http://youtu.be/yHxCzjiYBoU

Mining Events from Multimedia streams, Jon Hare

peaker(s): Jon Hare Organiser: Time: 25/06/2014 11:00-11:50 Location: B32/3077 Abstract The aggregation of items from social media streams, such as Flickr photos and Twitter tweets, into meaningful groups can help users contextualise and effectively consume the torrents of information on the social web. This task is challenging due to the scale of the streams and the inherently multimodal nature of the information being contextualised. In this talk I'll describe some of our recent work on trend and event detection in multimedia data streams. We focus on scalable streaming algorithms that can be applied to multimedia data streams from the web and the social web. The talk will cover two particular aspects of our work: mining Twitter for trending images by detecting near duplicates; and detecting social events in multimedia data with streaming clustering algorithms. I'll will describe in detail our techniques, and explore open questions and areas of potential future work, in both these tasks.

Distribution of diatom communities in agricultural and mining watersheds of Southwest Spain

Els sistemes aquàtics continental representen un dels ecosistemes més amenaçats a nivell mundial, com a conseqüència de l'ús intensiu quel'home en fa. La conca del Guadiana no està lliure d'aquestes pressions antròpiques. Les grans infraestructures hidràuliques i l'escorrentia provinent de l'agricultura són només exemples dels greus problemes que pateix la conca. Aquests problemes es fan especialment palesos en la zona alta de la conca, on l'escassetat d'aigua no fa més que agreujar el problema.Tot això ha generat la necessitat urgent d'avaluar l'estat de conservació d'aquests ecosistemes aquàtics continentals, poder determinar la mesura i la magnitud de les pertorbacions que els estan afectant i així proposar mesures de gestió destinades a restaurar-ne la integritat ecològica. El principal objectiu que presenta aquest és determinar els patrons de distribució de les comunitats de algals (amb una menció especial en el grup de les diatomees) i de les seves causes en la conca del Guadiana i associades, amb la finalitat d'establir i proposar eines que permetin avaluar l'estat de conservació de les masses d'aigua d'aquestes conques.

Analytical methodologies based on X-Ray Fluorescence Spectrometry (XRF) and Inductively Couple Plasma Spectroscopy (ICP) for the assessment of metal dispersal around mining environments

La investigació que es presenta en aquesta tesi es centra en l'aplicació i millora de metodologies analítiques existents i el desenvolupament de nous procediments que poden ser utilitzats per a l'estudi dels efectes ambientals de la dispersió dels metalls entorn a les zones mineres abandonades. En primer lloc, es van aplicar diferents procediments d'extracció simple i seqüencial per a estudiar la mobilitat, perillositat i bio-disponibilitat dels metalls continguts en residus miners de característiques diferents. Per altra banda, per a estudiar les fonts potencials de Pb en la vegetació de les zones mineres d'estudi, una metodologia basada en la utilització de les relacions isotòpiques de Pb determinades mitjançant ICP-MS va ser avaluada. Finalment, tenint en compte l'elevat nombre de mostres analitzades per a avaluar l'impacte de les activitats mineres, es va considerar apropiat el desenvolupament de mètodes analítics d'elevada productivitat. En aquest sentit la implementació d'estratègies quantitatives així com l'aplicació de les millores instrumentals en els equips de XRF han estat avaluades per a aconseguir resultats analítics fiables en l'anàlisi de plantes. A més, alguns paràmetres de qualitat com la precisió, l'exactitud i els límits de detecció han estat curosament determinats en les diverses configuracions de espectròmetres de XRF utilitzats en el decurs d'aquest treball (EDXRF, WDXRF i EDPXRF) per a establir la capacitat de la tècnica de XRF com a tècnica alternativa a les clàssiques comunament aplicades en la determinació d'elements en mostres vegetals.

Aplicação de Data Mining à Segurança do Trabalho Ferroviário

Embora o objectivo de redução de acidentes laborais seja frequentemente invocado para justificar uma aplicação preventiva de testes de álcool e drogas no trabalho, há poucas evidências estatisticamente relevantes das pressupostas causalidade e correlação negativa entre a sujeição aos testes e os posteriores acidentes. Os dados de testes e dos acidentes ocorridos com os colaboradores de uma transportadora ferroviária portuguesa de âmbito nacional, durante anos recentes, começam agora a ser explorados, em busca de relações entre estas e outras variáveis biográficas. - Although the aim of reducing occupational accidents is frequently cited to justify preventive drug and alcohol testing at work, there is little statistically significant evidence of the assumed causality and negative correlation between exposure to testing and subsequent accidents. Data mining of tests and accidents involving employees of a Portuguese national wide railway transportation company, during recent years, is now beginning in search of relations between these and other biographical variables.