0
TESIS DE MAESTRÍA EN CIENCIASSistema de Recomendación Contextual Basado en Ontologías paraAmbientes Organizacionales y de ...
•   En el desarrollo de SRSCCs para organizaciones, normalmente no considera    aspectos relacionados con los servicios pr...
•   Desarrollar servicios de recomendación contextuales para usuarios móviles    de un SRSCC organizacional, mediante la e...
•   Sistema de recomendación semántico consciente del contexto    (SRSCC): Basan su proceso de recomendación en una base d...
•   Técnicas de filtrado basado en contenidos: Los sistemas de    recomendación basados en contenidos utilizan algoritmos ...
•   Base de conocimientos: Utilizan redes de ontologías, ontologías    tradicionales o recursos no ontológicos.•   Modelad...
8
9
10
11
Propuesta para laEnfoques permisibles  implementación delpara la definición de reglas dede inferencia proceso inferenciaej...
Documento deEspecificación de Requerimientos                    GUI adaptable                      al usuario             ...
Fase II.Fase I. Análisis                    Planificación   Fase III.                   Fase IV. Diseño  Contenido        ...
15
16
•Instanciación de catálogos: uso de la librería NOR2O                                               17
•Instanciación de elementos organizacionales: Sistema de Administración de Información Académica SAIA•Registro de usuarios...
19
I conjunto formado por los n ítems o elementos organizacionales instanciados en la base de conocimientosU conjunto formado...
𝐼´ 𝑢 𝑎 Conjunto formado por los ítems que podrían ser del agrado del usuario activo   asociados a una organización visitad...
𝑅 𝑢 𝑎 Conjunto formado por los ítems que podrían ser del agrado de un usuario y que seanrecomendables según las condicione...
23
24
25
26
27
28
Elementos del conjunto I               Tipo de ítem                                 Cantidad               Persona        ...
Resultado de la ejecución del Submódulo de pre-filtrado de ítems Elementos del subconjunto        para el usuario UsuarioP...
Resultado de la ejecución del Submódulo de extracción de           instancias asociadas a una organizaciónElementos del su...
Resultado de la ejecución del Submódulo generador de recomendaciones  Elementos del subconjunto           para el usuario ...
Capturas del cliente mostrando las recomendaciones       ofrecidas al usuario UsuarioProfesor2                            ...
Despliegue de datos asociados a un ítem  recomendado al UsuarioProfesor2                                          34
Hipótesis1. La cantidad y tipo de recomendaciones ofrecidas por el SRSCC T-   Guía varían según el tipo de usuario para el...
Escenario T1      Escenario T2      Escenario T3                                 Campus Cerritus   Campus Cerritus   Campu...
Tipo de ítem                                     CantidadPersona                                                      62Ob...
Promedios de los tiempos de ejecución y las recomendaciones inferidas en la PD01                               Tiempo de e...
Variaciones en la cantidad de recomendaciones                                       inferidas bajo tres combinaciones dife...
Frecuencia de repetición de                                       los ítems de acuerdo a los                              ...
Recomendaciones enlistadas para el UsuarioMuestra1 según el valor del atributo userType                                   ...
Relevantes se refiere a los ítems que se esperaba que fuesen                      recomendados.                      Relev...
 Arquitectura reutilizable para el desarrollo de SRSCC. Un modelo semántico de ambientes organizacionales reutilizable q...
 Un modelado semántico de ambientes organizacionales  considerando múltiples dimensiones contextuales permite la  inferen...
 El uso de sub-conjuntos independientes de reglas de inferencia para  distintos escenarios de aplicación permite una fáci...
 Es posible registrar la forma en que un usuario interactúa con las  recomendaciones ofrecidas por un SRSCC, generando in...
 Implementación del monitoreo de las acciones efectuadas por los  usuarios de un SRSCC sobre una ontología de comportamie...
 Definir e implementar un mecanismo para evaluar el nivel de  eficiencia de las recomendaciones inferidas con respecto a ...
49
Examen ngf2012
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Examen ngf2012

352

Published on

Ontología Organizacional Multidimensional Tesis Maestría 2012

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
352
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
7
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Transcript of "Examen ngf2012"

  1. 1. TESIS DE MAESTRÍA EN CIENCIASSistema de Recomendación Contextual Basado en Ontologías paraAmbientes Organizacionales y de Usuario en Entornos de Cómputo Móvil Presentada por: Nimrod González Franco Ing. en Sistemas Computacionales por el I. T. de Zacatepec Como requisito para la obtención del grado de: Director de tesis: Dr. Juan Gabriel González SernaMaestría en Ciencias en Ciencias Codirector de tesis: de la Computación Dra. Azucena Montes Rendón Cuernavaca, Morelos. 28 de febrero del 2012
  2. 2. • En el desarrollo de SRSCCs para organizaciones, normalmente no considera aspectos relacionados con los servicios proporcionados hacia el usuario y los objetos de conocimiento existentes en una organización. 3
  3. 3. • Desarrollar servicios de recomendación contextuales para usuarios móviles de un SRSCC organizacional, mediante la explotación de ontologías organizacionales y ontologías de perfil de usuario, para inferir recomendaciones de servicios, personas, lugares y objetos asociados a una organización. 4
  4. 4. • Sistema de recomendación semántico consciente del contexto (SRSCC): Basan su proceso de recomendación en una base de conocimiento, infieren el contexto de un usuario y adaptan sus recomendación a esas circunstancias. [Peis, 2008]• Ontología de contexto multidimensional: Modela cualquier información que caracterice la situación de una entidad en una red de ontologías, las cuales contienen la información que describe el contexto. [Bouzeghoub, 2009] 5
  5. 5. • Técnicas de filtrado basado en contenidos: Los sistemas de recomendación basados en contenidos utilizan algoritmos que analizan la descripción de los ítems, con el objetivo de identificar aquellos que resulten de interés para el usuario. [Balabanovi, 1997] En este tipo de algoritmos se tiene un perfil de usuario que describe sus preferencias en base a las características de los objetos, lo que en la literatura se conoce como “correlación ítem-a-ítem” [Burke, 2002] 6
  6. 6. • Base de conocimientos: Utilizan redes de ontologías, ontologías tradicionales o recursos no ontológicos.• Modelado del contexto: Enfoques que buscan modelar toda la información que engloba a un SRSCC en una ontología y enfoques donde los aspectos relacionados con la información contextual son obtenidos de otras fuentes. 7
  7. 7. 8
  8. 8. 9
  9. 9. 10
  10. 10. 11
  11. 11. Propuesta para laEnfoques permisibles implementación delpara la definición de reglas dede inferencia proceso inferenciaejecutado por un SRSCC 12
  12. 12. Documento deEspecificación de Requerimientos GUI adaptable al usuario 13
  13. 13. Fase II.Fase I. Análisis Planificación Fase III. Fase IV. Diseño Contenido Fase VII. Fase V. Mercadeo yProgramación Publicidad 14
  14. 14. 15
  15. 15. 16
  16. 16. •Instanciación de catálogos: uso de la librería NOR2O 17
  17. 17. •Instanciación de elementos organizacionales: Sistema de Administración de Información Académica SAIA•Registro de usuarios: Semantic T-Guide 18
  18. 18. 19
  19. 19. I conjunto formado por los n ítems o elementos organizacionales instanciados en la base de conocimientosU conjunto formado por los m usuarios registrados en el sistema usuario activoD conjunto formado por las características que pueden poseer los usuarios y que está definido por la unión del conjunto T, que corresponde alas x áreas de conocimiento en las que los usuarios podrían tener interés, el conjunto H que representa las y competencias individuales(habilidades) que pueden tener los usuarios y del conjunto O que corresponde a las z ocupaciones que pueden desempeñar los usuarios. 𝐼 𝑢 𝑎 conjunto formado por los w ítems que podrían ser del agrado del usuario activo 20
  20. 20. 𝐼´ 𝑢 𝑎 Conjunto formado por los ítems que podrían ser del agrado del usuario activo asociados a una organización visitada 21
  21. 21. 𝑅 𝑢 𝑎 Conjunto formado por los ítems que podrían ser del agrado de un usuario y que seanrecomendables según las condiciones contextuales presentes al momento de inferir lasrecomendacionesC conjunto de los k factores contextuales relevantes para la recomendación de los ítemsV conjunto de los i valores que puede tomar un factor contextual de C 22
  22. 22. 23
  23. 23. 24
  24. 24. 25
  25. 25. 26
  26. 26. 27
  27. 27. 28
  28. 28. Elementos del conjunto I Tipo de ítem Cantidad Persona 62 Objeto de conocimiento 17 Proyecto de investigación y desarrollo 39 Lugar 14 Recurso 15 Evento 3 Actividad 3Variaciones contextuales en el caso de uso del usuario UsuarioProfesor2 Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 Lugar Campus Campus Campus Campus Barrancus Cerritus Cerritus Cerritus Día Lunes Martes Miércoles Lunes Hora 14:30:00 15:30:00 10:00:00 14:30:00 29
  29. 29. Resultado de la ejecución del Submódulo de pre-filtrado de ítems Elementos del subconjunto para el usuario UsuarioProfesor2 Tipo de ítem Cantidad Persona 6 Objeto de 0 conocimiento Lugar 1 Recurso 1 Actividad 0 Competencia 1 Proyecto No aplica para usuarios de tipo Profesor- Investigador 30
  30. 30. Resultado de la ejecución del Submódulo de extracción de instancias asociadas a una organizaciónElementos del subconjunto para el usuario UsuarioProfesor2 Tipo de ítem Cantidad Persona 6 Objeto de 0 conocimiento Lugar 1 Recurso 1 Actividad 0 Competencia 1 Proyecto No aplica para usuarios de tipo Profesor- Investigador 31
  31. 31. Resultado de la ejecución del Submódulo generador de recomendaciones Elementos del subconjunto para el usuario UsuarioProfesor2 Tipo de ítem Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 recomendado Persona 6 2 6 0 Objeto de 0 0 0 0 conocimiento Lugar 1 0 0 0 Recurso 1 0 0 0 Actividad 0 0 0 0 Competencia 1 0 1 0 Proyecto No aplica para usuarios de tipo Profesor-Investigador 32
  32. 32. Capturas del cliente mostrando las recomendaciones ofrecidas al usuario UsuarioProfesor2 33
  33. 33. Despliegue de datos asociados a un ítem recomendado al UsuarioProfesor2 34
  34. 34. Hipótesis1. La cantidad y tipo de recomendaciones ofrecidas por el SRSCC T- Guía varían según el tipo de usuario para el que se realice el proceso de inferencia.2. La cantidad y tipo de recomendaciones ofrecidas por el SRSCC T- Guía varían según las condiciones contextuales presentes al momento de efectuar el proceso de inferencia3. La frecuencia con que un ítem específico es recomendado a los usuarios varía según el tipo de usuario y las condiciones contextuales presentes al momento de efectuar el proceso de inferencia. 35
  35. 35. Escenario T1 Escenario T2 Escenario T3 Campus Cerritus Campus Cerritus Campus CerritusEscenarios para la Prueba PD01 Lunes Martes Miércoles 14:30:00 15:30:00 10:00:00 36
  36. 36. Tipo de ítem CantidadPersona 62Objeto de conocimiento 17 Elementos del conjunto IProyecto de investigación y desarrollo 39Lugar 14Recurso 15Evento 3Actividad 3 Clase Cantidad KnowledgeDomain 1067 HumanCategory 16 Person 62 Education 83 dblp:Publication 17 foaf:Project 39 Occupation 165 Place 14 Division 13 Instanciación del conjunto I usado en la fase de pruebas Service 4 Resource 15 ExperienceRequirem 44 ents Hours 3 CalendarClockDescri 3 ption Event 3 Activity 3 37
  37. 37. Promedios de los tiempos de ejecución y las recomendaciones inferidas en la PD01 Tiempo de ejecución Tiempo de espera en Cantidad promedio de promedio en milisegundos al llegar al recomendaciones milisegundos campus inferidas Escenario T1 367977.625 203219.719 7.65625 Escenario T2 354856.156 9793.78125 7.25 Escenario T3 366437.625 5263.06250 8.75Variaciones en el tiempo total de ejecución medido en milisegundos bajo tres combinaciones diferentes de variables temporales. 38
  38. 38. Variaciones en la cantidad de recomendaciones inferidas bajo tres combinaciones diferentes de variables temporalesCantidad de ítems recomendados porcategoría, por tipo de usuario y porescenario 39
  39. 39. Frecuencia de repetición de los ítems de acuerdo a los tres escenarios definidosFrecuencia de repetición porcentualde un ítem de acuerdo a los tipos deusuario 40
  40. 40. Recomendaciones enlistadas para el UsuarioMuestra1 según el valor del atributo userType 41
  41. 41. Relevantes se refiere a los ítems que se esperaba que fuesen recomendados. Relevantes recuperados se refiere a los ítems Relevantes que se recomendaron. Recuperados se refiere a los ítems recomendados. Precisión = 1Precisión = Relevantes recuperados Recuperados Recuerdo = 0.9545Recuerdo = Relevantes recuperados Medida F = 0.9767 RelevantesMedida F = 2 * Recuerdo * Precisión Recuerdo + Precisión 42
  42. 42.  Arquitectura reutilizable para el desarrollo de SRSCC. Un modelo semántico de ambientes organizacionales reutilizable que contempla múltiples dimensiones contextuales. Mecanismos para el manejo de reglas de independientes del lenguaje de implementación y de la ontología sobre la que se aplican. Un método para el desarrollo de interfaces gráficas adaptables a los usuarios. Un método para la adaptación de sitios Web de IES a la Web 3.0 43
  43. 43.  Un modelado semántico de ambientes organizacionales considerando múltiples dimensiones contextuales permite la inferencia de recomendaciones más precisas. Implementar reglas de inferencia mediante una estrategia de definición y almacenamiento que permita aislarlas de la ontología sobre la que se aplican permite una fácil modificación del funcionamiento de un SRSCC. 44
  44. 44.  El uso de sub-conjuntos independientes de reglas de inferencia para distintos escenarios de aplicación permite una fácil adaptación de un SRSCC organizacional a distintas organizaciones. El uso de técnicas de pre-filtrado para el proceso de inferencia de un SRSCC ayuda a reducir el tiempo de respuesta que un usuario debe esperar para acceder a las recomendaciones ofrecidas por el sistema. 45
  45. 45.  Es posible registrar la forma en que un usuario interactúa con las recomendaciones ofrecidas por un SRSCC, generando información que puede ser explotada en el proceso de inferencia y en el análisis del funcionamiento del sistema. El uso de información estandarizada en la fase de instanciación de los ítems recomendables por un SRSCC, e inclusive durante la instanciación de sus usuarios, contribuye a que estas instancias sean explotables por otros proyectos semánticos asociados al dominio de los estándares utilizados. 46
  46. 46.  Implementación del monitoreo de las acciones efectuadas por los usuarios de un SRSCC sobre una ontología de comportamiento de usuario. Extender el dominio de las variables contextuales consideradas en las reglas de inferencia. Implementar historiales de recomendación en el proceso de inferencia. Definir e implementar un mecanismo para evaluar el nivel de eficiencia de las recomendaciones inferidas con respecto a lo que el usuario desea. 47
  47. 47.  Definir e implementar un mecanismo para evaluar el nivel de eficiencia de las recomendaciones inferidas con respecto a lo que el usuario desea. Desarrollo de aplicaciones semánticas explotando el conjunto de ontologías propuesto. Extender el dominio de las recomendaciones inferidas a estrategias publicitarias, alianzas organizacionales, comercialización de productos y ofertas de empleo, entre otros. Desarrollar clientes del SRSCC para distintos sistemas operativos móviles o para computadoras de escritorio. 48
  48. 48. 49
  1. A particular slide catching your eye?

    Clipping is a handy way to collect important slides you want to go back to later.

×