Call for Papers: 1st International Workshop on Adaptation, Personalization and REcommendation in the Social-semantic Web (APRESW 2010)
30 or 31 May 2010 | Heraklion, Greece
http://nets.ii.uam.es/apresw2010/

In conjunction with the
7th Extended Semantic Web Conference (ESWC 2010)
http://www.eswc2010.org/

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Important dates
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* Paper submission: 7 March 2010
* Notification of paper acceptance/rejection: 5 April 2010
* Camera-ready copies of accepted papers: 18 April, 2010
* APRESW 2010 Workshop: 30 or 31 May 2010

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Motivation
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During the last years, researchers and practitioners of the Semantic Web have progressively consolidated a number of very important achievements. Formal languages have been standardized to define ontology-based knowledge representations, logic formalisms and query models. Ontology engineering methodologies and tools have been proposed to ease the designing and populating of ontological knowledge bases. Reasoning engines have been implemented to exploit inference capabilities of ontologies, and semantic-based frameworks have been built to enrich the functionalities of Web services. These achievements are the pillars to deal with the complex challenge of bringing semantics to the Web.

The above gives a new ground to extend the focus of the Semantic Web by engaging it in other communities, where semantics can play an important role. The available semantic knowledge bases can be used to enrich and link additional repositories, ontology engineering techniques can be utilized to properly design and build ontologies in further real-world domains, and inference and query mechanisms can enhance classic information management and retrieval approaches.

Among these communities, this workshop aims to attract the attention of students and professionals both from academia and industry who take benefit of semantic-based techniques and technologies in within-application Adaptation, Personalization and Recommendation approaches. In parallel to the progress made in the Semantic Web research topics, there have been appearing works in the above areas that use ontologies to model the user’s preferences, tastes and interests, and exploit these personal features together with meta-information about multimedia contents in order to provide the user with adaptation and personalization capabilities for different purposes such as information retrieval and item recommendation.

Moreover, with the advent of the Web 2.0 (also called the Social Web), the potential study and development of those approaches have increased exponentially. Social networks allow people to provide explicit relationships with others, and find out implicit user similarities based on their profiles. Social tagging services offer the opportunity to easily create and exploit personal knowledge representations. Wiki-style sites represent an environment where the community contributes and shares information, and blogs are media in which users express subjective opinions.

In all of these scenarios, adaptation, personalization and recommendation are core functionalities. However, the understanding and exploitation of the semantics underlying user and item profiles are still open issues.

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Topics of interest
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The workshop will focus on establishing user/usage models for adaptation, personalization and recommendation approaches for the Social-semantic Web.

Topics of interest include, but are not limited to the exploitation of the Web of Data, the identification of semantics underlying social annotations of multimedia contents, and the application of semantic-based techniques and technologies in research fields related to:

* Personalized access to multimedia content
* Content-based recommendation and collaborative filtering
* Adaptive exploration of multimedia content
* Adaptive user interfaces for multimedia content browsing and searching
* Community extraction and exploitation
* Social networks analysis for collaborative recommendation
* User profile construction based on social tagging information
* Context-aware multimedia content access and delivery
* Mobile and ubiquitous multimedia content access and delivery

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Organizing Committee
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* Iván Cantador, Universidad Autónoma de Madrid, Spain
* Peter Mika, Yahoo! Research, Spain
* David Vallet, Universidad Autónoma de Madrid, Spain
* José C. Cortizo, Universidad Europea de Madrid, Spain
* Francisco M. Carrero, Universidad Europea de Madrid, Spain

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Program Committee
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* Sofia Angeletou, Knowledge Media Institute, The Open University, UK
* Ching-man Au Yeung, NTT Communication Science Labs, Japan
* Pablo Castells, Universidad Autónoma de Madrid, Spain
* Manuel Cebrián, Massachusetts Institute of Technology, USA
* Rosta Farzan, Carnegie Mellon University, USA
* Miriam Fernández, Knowledge Media Institute, The Open University, UK
* Enrique Frías, Telefónica I+D, Spain
* Ana García-Serrano, Universidad Nacional de Educación a Distancia, Spain
* Andrés García-Silva, Universidad Politécnica de Madrid, Spain
* Tom Heath, Talis, UK
* Frank Hopfgartner, University of Glasgow, UK
* Ioannis Konstas, University of Edinburgh, UK
* Estefanía Martín, Universidad Rey Juan Carlos, Spain
* Phivos Mylonas, National Technical University of Athens, Greece
* Daniel Olmedilla, Telefónica I+D, Spain
* Carlos Pedrinaci, Knowledge Media Institute, The Open University, UK
* Jérôme Picault, Alcatel-Lucent Bell Labs, France
* Francesco Ricci, Free University of Bozen-Bolzano, Italy
* Sergey A. Sosnovsky, University of Pittsburgh, USA
* Martin Szomszor, City University London, UK
* Marc Torrens, Strands, Spain
* Paulo Villegas, Telefónica I+D, Spain

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Organizers
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* Universidad Autónoma de Madrid, http://www.uam.es/
* Yahoo! Research, http://research.yahoo.com/
* Universidad Europea de Madrid, http://www.esp.uem.es/gsi/

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Sponsors
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* Ministerio de Ciencia e Innovación de España (CENIT-2007-1012), https://i3media.barcelonamedia.org/
* Consorcio MAVIR, http://www.mavir.net
* Sistema Madri+d, http://www.madrimasd.org

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Contact information
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Dr. Iván Cantador
Departamento de Ingeniería Informática
Escuela Politécnica Superior
Universidad Autónoma de Madrid, Spain
E-mail: ivan.cantador@uam.es
Phone: +34 91 497 2358

El año pasado lanzaba 4 predicciones fundamentales, así que las analizaré 1 a 1:

1.- “El 2009 será el año en que Yahoo! desaparezca tal y como lo conocemos”. Viendo lo que ha pasado este año, podríamos decir que no estaba muy equivocado, ya que aunque Yahoo! no se haya fusionado ni haya sido absorbida, ha derivado todo su negocio de búsqueda a Microsoft, que con su Bing quieren llegar a ser capaces de hacer frente a Google.

2.- “Durante el 2009 viviremos una encarnizada lucha por el control de la identidad online”. Resulta complicado medir el grado de cumplimiento de esta predicción, pero si que es verdad que durante gran parte del año ha sido uno de los temas candentes, aunque la última mitad del año la lucha se ha centrado más en la búsqueda en tiempo real, que será uno de los temas del 2010.

3.- “Twitter seguirá su imparable crecimiento [...] seguramente selle una alianza importante”. La verdad que el crecimiento de Twitter en 2009 ha sido brutal, por mucho que durante los últimos meses del 2009 haya saltado alguna voz de alarma por el estancamiento de su crecimiento. A nivel de alianzas, Twitter ha firmado acuerdos con Google y con Bing, lo cuál les va a permitir ser rentables.

4.- “Facebook va a seguir siendo (cada vez más) uno de los grandes players de Internet”. La verdad que esta predicción era fácil de “adivinar”, se ha cumplido y se seguirá cumpliendo en 2010.

Para comienzos del 2010 trataré de compartir con vosotros lo que considero que serán las tendencias del 2010. Felices fiestas a todos

Y es que si miramos las empresas que han triunfado en Internet, nos damos cuenta que la mayoría de ellas se dedican a desarrollar y explotar tecnologías en estos campos. Por poner ejemplos concretos, podemos centrarnos en Google y Amazon, dos negocios sumamente distintos, pero con nexos en común. Google representa el paradigma de empresa de tecnología en el campo de los Sistemas Inteligentes. Comenzaron desarrollando un excelente motor de búsqueda de información, pero el resto de la tecnología que desarrollan explota otras tecnologías dentro del campo, como la traducción automática, la gestión de perfiles de usuario, contextualización de información, o incluso tecnologías de procesamiento inteligente de imágenes.

Si bien queda claro que el negocio de Google es el desarrollar y explotar tecnología, puede parecer que el de Amazon no lo es, ya que una tienda de comercio electrónico no parece tener tanto que ver con el desarrollo de tecnología. Sin embargo, la visión de Jeff Bezos (fundador y CEO de Amazon) ha permitido que Amazon llegue donde está ahora mismo gracias al desarrollo de tecnología propia. Y se han hecho tan buenos en ello, que ya parte de su negocio se centra en ofrecer algunas de sus tecnologías a terceros (EC2, S3, etc.), y algunos de sus ex-empleados han creado proyectos tan interesantes como Hulu.

Jeff Bezos siempre pensó a lo grande en muchos aspectos. Desde un principio, Amazon nadó contra corriente, tratando de ofrecer el mayor catálogo posible de productos, mientras su competencia no creía ni necesario ni interesante ofrecer más de 200.000 productos. Pero para poder cumplir su cometido, había que pensar en los usuarios, que podrían sentirse totalmente perdidos en una tienda online con millones de productos. Y la visión de Bezos fue clara: “si tienes 3 millones de clientes en la Web, debo tener 3 millones de tiendas en la Web” . Con un enorme catálogo de productos, y con las tecnologías de recomendación y personalización, Amazon se acabaría convirtiendo en el referente tanto del comercio electrónico como de los sistemas de recomendación, al ofrecer una experiencia de usuario totalmente personalizada, ofreciendo en principio aquellos productos que más pueden interesar a los clientes en función de su comportamiento en la tienda.

Comparando ambas tecnologías (búsqueda y sistemas de recomendación), se pueden observar varios puntos en común, pero también varias diferencias radicales. Por un lado la búsqueda está orientada a ofrecer respuestas concretas a necesidades puntuales de los usuarios. Hasta el momento, estas necesidades se expresan en forma de consulta de texto, y a partir de estas consultas, los buscadores son capaces de ofrecer contenidos que estén relacionados con las necesidades expresadas en la consulta. De esta manera, se ayuda a los usuarios a solucionar, al menos en parte, el problema de la sobresaturación de información al que nos vemos sometidos con las cantidades ingentes de información que se publican diariamente sobre cualquier tema. A su vez, los sistema de recomendación también nos ayudan a que nos afecte menos la sobrecarga de información, aunque desde una perspectiva muy distinta, más cercana al “descubrimiento” de información que a la búsqueda. Un sistema de recomendación no requiere mucho de un usuario, ya que no hace falta que el usuario busque nada, o exprese sus necesidades en forma de texto, si no que analiza su comportamiento y es capaz de detectar artículos o contenidos que pueden resultar interesantes al usuario en función de la información que el usuario ofrece al sistema sin ni siquiera darse cuenta.

Y, en cierta manera, por esto parece que los sistemas de recomendación van a ser el reemplazo de los motores de búsqueda en el futuro, al menos en términos de popularidad. La forma en la que consumimos información está cambiando, de hecho el éxito de las redes sociales es un buen síntoma de ello, y si ponemos en una balanza la cantidad de información que recibimos (vía feeds, medios sociales, correos, etc.) con respecto a la cantidad de información que buscamos, cada día más la balanza se torna hacia el lado de la información que recibimos, y por tanto crece el interés por las tecnologías que son capaces de procesar toda esa información y hacer una criba automática para poder llegar a aquello que nos interesa de una forma más simple.

(Cross-post con nuestro blog de SGP)

En el reciente Singularity Summit ’09 pudimos ver muchas charlas interesantes. Una de ellas fue la de Robin Hanson, economista de la George Mason University con experiencia en el campo de la inteligencia artificial, y autor del excelente blog overcomingbias.com dedicado, entre otras cosas, a los sesgos cognitivos.

La charla del Sr. Hanson tiene dos partes principales. Primero sobre como y porque el asunto de la singularidad no ha recibido la atencion, por parte de sociologos y economistas, dado que es un acontecimiento potencialmente revolucionario para nuestra sociedad. La segunda parte (14:45), y para mi mas interesante, considera brevemente el efecto de la inteligencia artificial general en la economia, aportando una conceptualizacion muy interesante e ilustrativa.

Hanson enmarca el analisis sobre el impacto economico de la automatizacion en terminos de dos posibles interacciones, complementacion y sustitucion. Una automatizacion es complementaria si realiza tareas que son complementarios con las que desempeña una persona. En este modelo, los salarios de las personas afectadas indirectamente tienden a subir, ya que al incrementarse la produccion de su complemento su trabajo tiene mayor valor.

La automatizacion es sustitutiva cuando puede realizar el mismo trabajo que una persona, pudiendo entonces remplazarla. Esto tiende a reducir el salario de las personas afectadas, dado que el coste de operacion de una maquina es en general inferior al salario de una persona.

La conceptualizacion que aporta Hanson es de concebir la economia como un conjunto de tareas complementarias de las cuales algunas son realizadas mejor por maquinas
y algunas mejor por personas, dependiendo la posicion de la frontera entre los dos grupos del nivel de inteligencia de las primeras.

Cuando las maquinas son poco inteligentes, la mayor parte de las tareas las realizan personas, siendo solo algunas susceptibles de automatizacion.

A medida que la inteligencia de las maquinas aumenta, van asumiendo tareas mas y mas sofisticadas, que antes realizaban con ventaja las personas, mientras que estas personas son desplazadas hacia trabajos de mayor cualificacion. Esta automatizacion tiene a elevar los salarios porque las personas realizan tareas cuyos complementos caen en coste y aumentan en productividad.

El desenlace de esta progresion depende de si las maquinas pueden llegar a tener ventaja en todas las tareas que los seres humanos valoran. En la representacion visual esto se manifiesta en la pendiente del terreno. Si este tiende indefinidamente hacia arriba, las maquinas nunca podran asumir todas las tareas; las personas se concentraran en estas, subiendo sus salarios indefinidamente a medida que la produccion total de la economia siga aumentando, en virtud la automatizacion. Si el terreno por el contrario  e aplana, la capacidad de las maquinas lo inundara, y los salarios de las personas se reduciran al coste de operacion de las maquinas.

Ni que decir tiene que este analisis, presentado por Hanson en el espacio de cinco minutos, es sencillo y deja de lado muchisimos detalles y complicaciones. Pero, en mi opinion, es una conceptualizacion muy sintetica e ilustrativa (¡incluso literalmente hablando!) de como incide e incidira el progresivo avance de la inteligencia artificial en la economia y en la sociedad.

Autor: David Ruescas

El listado de la revista TIME incluye 50 inventos tecnológicos del año, y siempre genera cierta controversia. De hecho, el listado de este año no se salva, e incluye algunos inventos que o bien no parecen tan maravillosos, o bien no parecen estar suficientemente desarrollados. Aún así, siempre hay algunas invenciones que merece la pena resaltar. Para no perdernos en la gran cantidad de inventos del listado, vamos a seleccionar aquellos que encajan más con la temática del blog, los Sistemas Inteligentes.

• El termostato inteligente, que aunque no tenga tanto de inteligente si que es una excelente idea.
• Control de videojuegos sin mando (léase Project Natal y derivados).
• Twittear con la mente, o quitándole el tema de Twitter, ser capaces de escribir mensajes cortos con análisis EEG
• Ojo electrónico que permite a los ciegos recuperar, al menos parcialmente, su visión. Un excelente paso en la biónica.
• El escarabajo cyborg, que permite ser controlado con un control remoto.
• Robo-pingüino, que es capaz de nadar como un pingüino y alcanzar altas velocidades debajo del agua.
• Robot-modelo, con aspecto de mujer humana atractiva. Aunque parezca un invento banal, es un gran avance con respecto a la futura integración de los robots en la sociedad, al permitirles tomar aspecto más humano.

El blog de Sistemas Inteligentes destaca por muchas cosas. Pero me centraré sólo en una de ellas: su apertura al mundo. Repasando como hace, y muy bien, toda la actividad relacionada con los Sistemas Inteligentes, la evolución de la Inteligencia Artificial y los Sistemas Expertos, sus nuevas fronteras, sus hitos y sus límites si los tienen, no se puede ser de otra forma que abierto al debate y al diálogo. 

Están abiertos a un examen riguroso y con criterio científico, no sólo de los últimos avances, sean estos en sus vertientes más estrictamente científicas o las más enfocadas al lado comercial de los últimos descubrimientos, sino también al repaso de las eternas cuestiones a las cuales todos los que movidos por la Inteligencia Artificial siempre nos enfrentamos: qué es la inteligencia, cuáles son sus límites, cabe diferencia entre inteligencia humana y artificial, ¿y la consciencia? ¿es trasunto necesario de la actividad inteligente?

Estos temas, entre otros, muchos que son siempre nuestras eternas cuestiones abiertas, que, paradójica y probablemente, dada nuestra condición de seres inteligentes, más que frenar el avance en la disciplina, la continúa reflexión sobre ellos facilita cada día nuevos avances en la materia.

Además, es un privilegio poder contribuir en un blog como del que hablamos, en cuanto las disponibilidades de tiempo lo permiten. Privilegio, por otra parte, al cual se os invita mediante las participaciones y contribuciones que estiméis oportunas. 

Por todo lo anterior, reconozco que fui un poco atrevido en este tema, propuse hace algunos días inaugurar post periódico en el blog que apareciera cada cierto tiempo, bajo la denominación de DOCUMENTOS. En él, se recogería el documento original que marco algún hito o algún paso fundamental tanto en el campo de las Tecnologías de la Información en su sentido amplio, o bien, en el camino de progreso hacia la consecución de Sistemas Inteligentes. Algo que fuera un poco a modo de nuestros “viejos clásicos”.

Este post periódico o micro-sección, se podría plantear de distintas maneras. Una de ellas, opción A, sería un enlace directo a la Wikipedia, y a correr, haciendo una breve mención de lo que se enlazaba y ya está. Otra opción para hacerlo, opción B, sería colgar del blog el documento tal cual, en su versión PDF y también a correr, sin más añadidos. Pero como la virtud está en el medio, creemos que podría ser interesante hacerlo todo lo anterior, y un poquito más.

Es decir, añadir además del enlace al documento original que estableció el hito del que hablamos, y de los pertinentes enlaces a la Wikipedia, una pequeña valoración, muy subjetiva si se quiere, pero una aproximación a ese avance y el tiempo en el que se dio. Y qué movió o pudo mover a una determinada persona a establecer principios de tanta transcendencia y, a veces, en apariencia, tan simples.

Esperemos que os guste el nuevo micro-post periódico que incluiremos bajo el título de DOCUMENTOS, y que ayude a alimentar el debate y la reflexión científica. Que son la gasolina de nuestro quehacer. Saludos cordiales.

Empezamos la primera aportación con el Documento

“A Mathematical Theory of Communication”
By E. C. E. SHANNON
Reprinted with corrections from The Bell System Technical Journal,
Vol. 27, pp. 379–423, 623–656, July, October, 1948.

Disponible en : http://cm.bell-labs.com/cm/ms/what/shannonday/shannon1948.pdf

Bueno, este documento estableció las bases para el diseño y la cuantización de la información apta para ser transmitida por un canal con ruido. Y por extensión, dado el amplio alcance teórico de sus planteamientos, ha servido posteriormente para el diseño y desarrollo de sistemas de almacenamiento y procesamiento de la información más eficientes y fiables.

Recomiendo vivamente su lectura, pues se establecen principios que, desde que los aprendimos en la carrera, no nos han abandonado ya nunca más. La potencia investigadora desarrollada durante la II Guerra Mundial en los problemas criptográficos por Turing y su equipo, sin duda se extendió como una mancha de aceite en los círculos académicos que ya estaban automatizando los procesos de cómputo en los años cuarenta.

Pero hay algo en el trabajo de Shannon que lo hace original y distinto. Primero, la asunción para su análisis del carácter estocástico o aleatorio que puede tener una fuente de información. Y la segunda, la perdida de significación de la semántica en los mensajes a la hora de demostrar sus postulados, lo cual hace por ello con la mayor dosis de generalidad. Y que por tanto, continúan todavía vigente.

Uno de los momentos cumbres de su trabajo, llega en la página 11 del documento (demostración del  Teorema en el Apéndice II , página 29) cuando establece que:

 
Ya avanza Shannon en la introducción de su trabajo la elección del logaritmo como elemento básico en la matemática implicada en su sistema. Pero creo que subyace algo más también, y que el menciona expresamente, las consideraciones entrópicas de la información. Al ser las fuentes de información algo estocástico, la probabilidad implicada en la creación de mensajes, se considera claramente a la Información como todo aquello que reduce nuestra incertidumbre sobre el estado de un sistema. Y cuando hablamos de esta manera, estamos hablando de Termodinámica y 2ª Ley. El número posibles de estados de un sistema, y el grado de probabilidad de los mismos da cuenta de la situación de equilibrio o no, de ese sistema. Cuando Shannon introduce este teorema, nos está introduciendo el concepto de que la Información, la cantidad de Información que obtenemos o procesamos, puede resultar o venir dada de una cierta situación de equilibrio o desequilibrio del sistema emisor.

La cuestión sigue abierta. En nuestra búsqueda de Sistemas Inteligentes, que se comporten y hablen como nosotros ¿construimos algoritmos y máquinas fieles a la 2ª Ley? ¿Sómos nosotros, los seres inteligentes, los que nos la saltamos, o también somos esclavos de ella?

El debate quedó abierto hace la friolera de 61 años por Shannon, y sigue todavía vigente.

 ¿Qué opinais?

Para saber más:  http://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Shannon-Hartley

Autor: Serafín Casamayor

Los organizadores todavía están tratando de encontrar sponsors para las Olimpiadas robóticas, aunque experan que unas 100 Universidades de más de 20 países de todo el mundo envíen robots a competir. Las Olimpiadas serán exclusivas para robots humanoides y mezclarán deportes tradicionales dentro de las Olimpiadas convencionales con otras actividades más robóticas.

Con la organización de este evento, tratan de favorecer el desarrollo de robots más inteligentes para su uso en los hogares. Las Olimpiadas robóticas Humanoides pretenden competir con la ya más que establecida RoboCup, que atrae una gran atención cada año.

Habrá que esperar hasta mediados del 2010 para ver si se cumplen las expectativas de los organizadores tanto en presencia de equipos de investigadores como en la variedad de deportes que pueden ejecutar los robots humanoides actuales.

Tengo 5 invitaciones para “regalar” desde este blog, así que a los 5 primeros comentarios a este post pidiéndome una invitación (dejad vuestra cuenta de GMail para poder invitaros), les invitaré inmediatamente. Luego las invitaciones se tardan en procesar unos días (por parte de Google), pero por lo que se hasta el momento, en menos de 1 semana están operativas.