Managing risk in process-aware information systems

This research contributes a fully-operational approach for managing business process risk in near real-time. The approach consists of a language for defining risks on top of process models, a technique to detect such risks as they eventuate during the execution of business processes, a recommender system for making risk-informed decisions, and a technique to automatically mitigate the detected risks when they are no longer tolerable. Through the incorporation of risk management elements in all stages of the lifecycle of business processes, this work contributes to the effective integration of the fields of Business Process Management and Risk Management.

A two-stage item recommendation method using probabilistic ranking with reconstructed tensor model

In a tag-based recommender system, the multi-dimensional correlation should be modeled effectively for finding quality recommendations. Recently, few researchers have used tensor models in recommendation to represent and analyze latent relationships inherent in multi-dimensions data. A common approach is to build the tensor model, decompose it and, then, directly use the reconstructed tensor to generate the recommendation based on the maximum values of tensor elements. In order to improve the accuracy and scalability, we propose an implementation of the -mode block-striped (matrix) product for scalable tensor reconstruction and probabilistically ranking the candidate items generated from the reconstructed tensor. With testing on real-world datasets, we demonstrate that the proposed method outperforms the benchmarking methods in terms of recommendation accuracy and scalability.

Scouts, Promoters, and Connectors: The Roles of Ratings in Nearest-Neighbor Collaborative Filtering

Recommender systems aggregate individual user ratings into predictions of products or services that might interest visitors. The quality of this aggregation process crucially affects the user experience and hence the effectiveness of recommenders in e-commerce. We present a characterization of nearest-neighbor collaborative filtering that allows us to disaggregate global recommender performance measures into contributions made by each individual rating. In particular, we formulate three roles-scouts, promoters, and connectors-that capture how users receive recommendations, how items get recommended, and how ratings of these two types are themselves connected, respectively. These roles find direct uses in improving recommendations for users, in better targeting of items and, most importantly, in helping monitor the health of the system as a whole. For instance, they can be used to track the evolution of neighborhoods, to identify rating subspaces that do not contribute ( or contribute negatively) to system performance, to enumerate users who are in danger of leaving, and to assess the susceptibility of the system to attacks such as shilling. We argue that the three rating roles presented here provide broad primitives to manage a recommender system and its community.

Sistema recomendador de recursos educativos para la enseñanza de las ciencias

Resumen: En el dominio de la educación existe gran cantidad y diversidad de material multimedial que puede ser utilizado en la enseñanza y que constituye una importante contribución al proceso enseñanzaaprendizaje. Mucho de este material es accesible a través de diferentes repositorios de objetos de aprendizaje, donde cada objeto tiene metadatos descriptivos. Estos metadatos permiten recuperar aquellos objetos que satisfagan no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. En este trabajo se presenta una propuesta de un sistema recomendador de objetos de aprendizaje que ayuda a un usuario a encontrar

协同过滤推荐系统的标签网络整合及增量化

随着信息过载问题越来越突出，如何有获地提取互联网上的信息成为近年来的一个研究热点。个性化推荐系统（Personalized Recommender System）利用用户的兴趣为其推荐最相关的互联网信息，已成功部署于搜索引擎、电子商务、网上社区等互联网关键应用中，是信息检索界的一个突破性的领域。个性化推荐系统的广泛商业应用对其性能提出了严格的要求，而数据的稀疏性和海量性 大大限制了推荐的质量。为了获得更高的准确性和可扩展性，协同过滤方法的 成功应用提供了一条解决之路。协同过滤的思想是利用兴趣相投、经验相似的 群体的喜好来为其内部成员推荐感兴趣的信息，用户通过如评分等的机制表现 自己的偏好以达到为自己和他人过滤信息的目的。作为目前最成功的推荐方法， 协同过滤的应用已经比较成熟。然而这种推荐系统仍有很大改进余地。 标签网络（Folksonomy）是一种最近兴起的社会网络资源，用户通过对浏览 过的物品进行注释或给予标签达到对其归类的作用。像这样对同一物品集合的给予标签的行为就形成这被称为标签网络的社会网络。协同过滤的思想无疑可以用于这些数据，为这些用户对这一物品集合内的元素给予推荐。将标签网络数据融入原基于评分的推荐系统，是我们的主要贡献之一。我们提出了两种具体地使用标签网络数据辅助评分预测的方法。一种是友邻方法，直接利用聚类方法寻找相似的用户或物品；另一种是联合矩阵分解，利用机器学习领域的矩阵分解拟合未知元素的方法预测评分。这两种方法的想法的初衷均来源于协同过滤技术面对的数据的一个棘手的特性，数据稀疏性。伴随着协同过滤的发展还有另外一个问题，那就是数量的巨大维度。对这一问题，我们提出了一种增量化方法使推荐系统适应目益增长的数据量。协同过滤方法中有一大类是利用聚类算法做出推荐，我们所提出的改进细化了聚类算法的粒度，使每次聚类都是有针对性地对小容量的集合进行操作。我们将改进的矩阵分解方法应用于每个集合的聚类操作上，使得相似的用户和物品之间的关系更加紧密。这在数据更新率很高的情况下可以避免不断重新将整个数据集进行训练的问题。我们通过实验对比了流行的若干种推荐算法，证明了我们所提出的方法均有着比较大的性能提升。不仅仅拥有更高的准确性，而且也拥有非常好的可扩展性（即算法时间复杂度与数据规模线性相关）。

Finding optimal alternatives based on efficient comparative preference inference

Choosing the right or the best option is often a demanding and challenging task for the user (e.g., a customer in an online retailer) when there are many available alternatives. In fact, the user rarely knows which offering will provide the highest value. To reduce the complexity of the choice process, automated recommender systems generate personalized recommendations. These recommendations take into account the preferences collected from the user in an explicit (e.g., letting users express their opinion about items) or implicit (e.g., studying some behavioral features) way. Such systems are widespread; research indicates that they increase the customers' satisfaction and lead to higher sales. Preference handling is one of the core issues in the design of every recommender system. This kind of system often aims at guiding users in a personalized way to interesting or useful options in a large space of possible options. Therefore, it is important for them to catch and model the user's preferences as accurately as possible. In this thesis, we develop a comparative preference-based user model to represent the user's preferences in conversational recommender systems. This type of user model allows the recommender system to capture several preference nuances from the user's feedback. We show that, when applied to conversational recommender systems, the comparative preference-based model is able to guide the user towards the best option while the system is interacting with her. We empirically test and validate the suitability and the practical computational aspects of the comparative preference-based user model and the related preference relations by comparing them to a sum of weights-based user model and the related preference relations. Product configuration, scheduling a meeting and the construction of autonomous agents are among several artificial intelligence tasks that involve a process of constrained optimization, that is, optimization of behavior or options subject to given constraints with regards to a set of preferences. When solving a constrained optimization problem, pruning techniques, such as the branch and bound technique, point at directing the search towards the best assignments, thus allowing the bounding functions to prune more branches in the search tree. Several constrained optimization problems may exhibit dominance relations. These dominance relations can be particularly useful in constrained optimization problems as they can instigate new ways (rules) of pruning non optimal solutions. Such pruning methods can achieve dramatic reductions in the search space while looking for optimal solutions. A number of constrained optimization problems can model the user's preferences using the comparative preferences. In this thesis, we develop a set of pruning rules used in the branch and bound technique to efficiently solve this kind of optimization problem. More specifically, we show how to generate newly defined pruning rules from a dominance algorithm that refers to a set of comparative preferences. These rules include pruning approaches (and combinations of them) which can drastically prune the search space. They mainly reduce the number of (expensive) pairwise comparisons performed during the search while guiding constrained optimization algorithms to find optimal solutions. Our experimental results show that the pruning rules that we have developed and their different combinations have varying impact on the performance of the branch and bound technique.

La Web Semántica y los archivos de televisión: estado de la cuestión

Se analizan y describen las principales líneas de trabajo de la Web Semántica en el ámbito de los archivos de televisión. Para ello, se analiza y contextualiza la web semántica desde una perspectiva general para posteriormente analizar las principales iniciativas que trabajan con lo audiovisual: Proyecto MuNCH, Proyecto S5T, Semantic Television y VideoActive.

GuideMe: service for consulting, publication and recommendation of touristic locations

Trabalho de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Rapps Sistema de recomendação de apps de produtividade para Android

Nos últimos anos, a nossa sociedade sofreu alterações significativas ao nível tecnológico que têm vindo a modificar o quotidiano do cidadão e transportaram para a palma da mão um conjunto significativo de tarefas até há poucos anos impensáveis. Atualmente, torna-se possível realizar as mais simples tarefas como, a título de exemplo, efetuar um cálculo matemático, tirar fotografias ou registar numa agenda um compromisso, ou tarefas mais complexas, como por exemplo, escrever ou editar um documento, trabalhar numa folha de cálculo ou enviar um e-mail com um anexo, isto tudo com o recurso a um simples dispositivo móvel, conhecido como smartphone ou tablet. Apesar de existirem diversos tipos de apps que seriam um bom auxílio para o aumento da produtividade dos utilizadores de dispositivos móveis Android, nem todos têm conhecimento das mesmas, pelo que é importante que os utilizadores tenham conhecimentos das vantagens da utilização destes recursos e de tudo o que podem realizar com os seus dispositivos com o objetivo de aumentar a sua produtividade profissional ou pessoal. O presente estudo pretende contribuir para uma análise sobre a potencial utilização das novas tecnologias, mais propriamente estudando e recomendando apps de produtividade. Com este intuito foi criada uma app de recomendação de aplicações de produtividade com recurso a um método de sistemas de recomendação. São apresentados os resultados e as conclusões, com recurso a opiniões de potenciais utilizadores.

Web2.0, knowledge sharing and privacy in E-learning

Quand le E-learning a émergé il ya 20 ans, cela consistait simplement en un texte affiché sur un écran d'ordinateur, comme un livre. Avec les changements et les progrès dans la technologie, le E-learning a parcouru un long chemin, maintenant offrant un matériel éducatif personnalisé, interactif et riche en contenu. Aujourd'hui, le E-learning se transforme de nouveau. En effet, avec la prolifération des systèmes d'apprentissage électronique et des outils d'édition de contenu éducatif, ainsi que les normes établies, c’est devenu plus facile de partager et de réutiliser le contenu d'apprentissage. En outre, avec le passage à des méthodes d'enseignement centrées sur l'apprenant, en plus de l'effet des techniques et technologies Web2.0, les apprenants ne sont plus seulement les récipiendaires du contenu d'apprentissage, mais peuvent jouer un rôle plus actif dans l'enrichissement de ce contenu. Par ailleurs, avec la quantité d'informations que les systèmes E-learning peuvent accumuler sur les apprenants, et l'impact que cela peut avoir sur leur vie privée, des préoccupations sont soulevées afin de protéger la vie privée des apprenants. Au meilleur de nos connaissances, il n'existe pas de solutions existantes qui prennent en charge les différents problèmes soulevés par ces changements. Dans ce travail, nous abordons ces questions en présentant Cadmus, SHAREK, et le E-learning préservant la vie privée. Plus précisément, Cadmus est une plateforme web, conforme au standard IMS QTI, offrant un cadre et des outils adéquats pour permettre à des tuteurs de créer et partager des questions de tests et des examens. Plus précisément, Cadmus fournit des modules telles que EQRS (Exam Question Recommender System) pour aider les tuteurs à localiser des questions appropriées pour leur examens, ICE (Identification of Conflits in Exams) pour aider à résoudre les conflits entre les questions contenu dans un même examen, et le Topic Tree, conçu pour aider les tuteurs à mieux organiser leurs questions d'examen et à assurer facilement la couverture des différent sujets contenus dans les examens. D'autre part, SHAREK (Sharing REsources and Knowledge) fournit un cadre pour pouvoir profiter du meilleur des deux mondes : la solidité des systèmes E-learning et la flexibilité de PLE (Personal Learning Environment) tout en permettant aux apprenants d'enrichir le contenu d'apprentissage, et les aider à localiser nouvelles ressources d'apprentissage. Plus précisément, SHAREK combine un système recommandation multicritères, ainsi que des techniques et des technologies Web2.0, tels que le RSS et le web social, pour promouvoir de nouvelles ressources d'apprentissage et aider les apprenants à localiser du contenu adapté. Finalement, afin de répondre aux divers besoins de la vie privée dans le E-learning, nous proposons un cadre avec quatre niveaux de vie privée, ainsi que quatre niveaux de traçabilité. De plus, nous présentons ACES (Anonymous Credentials for E-learning Systems), un ensemble de protocoles, basés sur des techniques cryptographiques bien établies, afin d'aider les apprenants à atteindre leur niveau de vie privée désiré.

PROTECT_U: Un système communautaire pour la protection des usagers de Facebook

Article publié dans le journal « Journal of Information Security Research ». March 2012.

Methodology to obtain the user's Human Values Scale from Smart User Models

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.

On intentional and social agents with graded attitudes

La principal contribución de esta Tesis es la propuesta de un modelo de agente BDI graduado (g-BDI) que permita especificar una arquitetura de agente capaz de representar y razonar con actitudes mentales graduadas. Consideramos que una arquitectura BDI más exible permitirá desarrollar agentes que alcancen mejor performance en entornos inciertos y dinámicos, al servicio de otros agentes (humanos o no) que puedan tener un conjunto de motivaciones graduadas. En el modelo g-BDI, las actitudes graduadas del agente tienen una representación explícita y adecuada. Los grados en las creencias representan la medida en que el agente cree que una fórmula es verdadera, en los deseos positivos o negativos permiten al agente establecer respectivamente, diferentes niveles de preferencias o de rechazo. Las graduaciones en las intenciones también dan una medida de preferencia pero en este caso, modelan el costo/beneficio que le trae al agente alcanzar una meta. Luego, a partir de la representación e interacción de estas actitudes graduadas, pueden ser modelados agentes que muestren diferentes tipos de comportamiento. La formalización del modelo g-BDI está basada en los sistemas multi-contextos. Diferentes lógicas modales multivaluadas se han propuesto para representar y razonar sobre las creencias, deseos e intenciones, presentando en cada caso una axiomática completa y consistente. Para tratar con la semántica operacional del modelo de agente, primero se definió un calculus para la ejecución de sistemas multi-contextos, denominado Multi-context calculus. Luego, mediante este calculus se le ha dado al modelo g-BDI semántica computacional. Por otra parte, se ha presentado una metodología para la ingeniería de agentes g-BDI en un escenario multiagente. El objeto de esta propuesta es guiar el diseño de sistemas multiagentes, a partir de un problema del mundo real. Por medio del desarrollo de un sistema recomendador en turismo como caso de estudio, donde el agente recomendador tiene una arquitectura g-BDI, se ha mostrado que este modelo es valioso para diseñar e implementar agentes concretos. Finalmente, usando este caso de estudio se ha realizado una experimentación sobre la flexibilidad y performance del modelo de agente g-BDI, demostrando que es útil para desarrollar agentes que manifiesten conductas diversas. También se ha mostrado que los resultados obtenidos con estos agentes recomendadores modelizados con actitudes graduadas, son mejores que aquellos alcanzados por los agentes con actitudes no-graduadas.