WICKRAMARATHNE, T. L. (M.S., Electrical and Computer Engineering) A Belief Theoretic Approach for Automated Collaborative Filtering (May 2008) Abstract of a thesis at the University of Miami. Thesis supervised by Professor Kamal Premaratne. No. of pages in text. (84) Automated Collaborative Filtering (ACF) is one of the most successful strategies available for recommender systems. Application of ACF in more sensitive and critical applications however has been hampered by the absence of better mechanisms to accommodate imperfections (ambiguities and uncertainties in ratings, missing ratings, etc.) that are inherent in user preference ratings and propagate such imperfections throughout the decision making process. Thus one is compelled to make various "assumptions" regarding the user preferences giving rise to predictions that lack sufficient integrity. With its Dempster-Shafer belief theoretic basis, CoFiDS, the automated Collaborative Filtering algorithm proposed in this thesis, can (a) represent a wide variety of data imperfections; (b) propagate the partial knowledge that such data imperfections generate throughout the decision-making process; and (c) conveniently incorporate contextual information from multiple sources. The "soft" predictions that CoFiDS generates provide substantial exibility to the domain expert. Depending on the associated DS theoretic belief-plausibility measures, the domain expert can either render a "hard" decision or narrow down the possible set of predictions to as smaller set as necessary. With its capability to accommodate data imperfections, CoFiDS widens the applicability of ACF, from the more popular domains, such as movie and book recommendations, to more sensitive and critical problem domains, such as medical expert support systems, homeland security and surveillance, etc. We use a benchmark movie dataset and a synthetic dataset to validate CoFiDS and compare it to several existing ACF systems.

The purpose of this study is twofold: (1) to examine the effects of knowledge on cognition and regulation of cognition on declarative knowledge, conditional knowledge, and procedural knowledge in geometry and (2) to examine the interrelationships among declarative knowledge, conditional knowledge, and procedural knowledge in geometry. The reciprocal relationships between metacognitive and knowledge factors were modeled by using data from tenth grade secondary school students. Structural equation modeling was used to test the hypothesized relationships of two metacognitive factors (knowledge of cognition, regulation of cognition) and three knowledge factors (declarative knowledge, conditional knowledge, procedural knowledge). The observed variables representing the latent variables were determined by carrying out exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis for the metacognitive awareness inventory and geometry knowledge test separately. Major findings revealed: (1) Declarative knowledge significantly and positively influences conditional and procedural knowledge / (2) Procedural knowledge has a signitificant and positive direct effect on conditional knowledge / (3) Declarative knowledge has a positive indirect effect on conditional knowledge / (4) Knowledge of cognition significantly and positively influences procedural knowledge / (5) Regulation of cognition has a significant but negative direct effect on procedural knowledge / (6) Knowledge of cognition has positive indirect effects on conditional and procedural knowledge / (7) Regulation of cognition has negative indirect effects on conditional and procedural knowledge / (8) Knowledge of cognition and regulation of cognition have non-significant direct effect on declarative and conditional knowledge. The results showed that knowledge of cognition has the strongest direct effect on procedural knowledge and the direct effect of declarative knowledge on conditional knowledge is stronger than on procedural knowledge. In view of the findings considerable suggestions is provided for teachers, instructional designers, and mathematics education researchers.

Since the beginning of the digital TV in Brazil that the expression interactivity is even more present in our lives. Understanding how the viewer behaves in front of the TV is the aim of many surveys in different areas. Therefore, thinking about the need to understand the interactive behavior of the viewer or the whole population in front of the TV, and also evaluating the evolution of the tools that allow the interactivity, this research suggests the map of the interactivity, registering all the reactions of the viewer in front of the TV and storing it in the set-top box. After gathering all this data we suggest an evaluation by modeling expressed in the underlying graph to the teoria de questionários written by Picard in sixties / Desde a implantação da Televisão Digital no Brasil que o termo interatividade ficou ainda mais presente. Entender como o telespectador comporta-se diante da televisão é objeto de estudo em diversas áreas. Assim, pensando na necessidade de entender o comportamento interativo do telespectador ou de uma população diante da televisão, e avaliando a evolução das ferramentas que proporcionam a interatividade, este trabalho propõe o mapeamento da interatividade, com o registro de todos os passos do telespectador diante da televisão e armazenado em seu set-top box. Com estes registros propõe-se uma avaliação dos dados por meio de uma modelagem expressa em forma de grafos subjacentes à teoria de questionários descrita por Picard nos anos sessenta

In der vorliegenden Arbeit werden Visualisierungsmethoden für das interaktive Erfassen und Strukturieren von Informationen im Kontext der Wissensmodellierung konzipiert und untersucht. Motiviert ist das Vorhaben durch das Interesse von Wissensarbeitern an unterstützenden Werkzeugen sowie von Unternehmen und Institutionen, unstrukturiertes Prozesswissen zu erfassen, zu strukturieren und intern für Optimierungszwecke verfügbar zu machen. Diese Problematik tritt domänenunabhängig auf. Die Herausforderung dabei ist, diese branchenübergreifend zu lösen. Die zwei wesentlichen Nachteile des Wissensmodellierungsprozesses sind zum einen die aufwendige Dateneingabe durch Benutzer und zum anderen der komplizierte Prozess der Wissensformalisierung. In den frühen Phasen bisheriger Arbeitsprozesse der Wissensmodellierung verwenden Wissensarbeiter hauptsächlich Papier und Stift sowie Whiteboards, da digitale Systeme für diesen Zweck häufig zu inflexibel sind. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen digitalen Lösungsansatz zu präsentieren, welcher diese nachteiligen Aspekte verbessert. Das Thema wird dabei methodisch in drei Schritten bearbeitet. Zuerst werden aktuelle Arbeitsprozesse der Wissensmodellierung sowie dabei verwendete Hilfsmittel analysiert. Basierend auf diesen Untersuchungen wird als theoretische Lösung die Methode der Freiform-Wissensmodellierung vorgestellt, welche eine Alternative zur Papierform und zu bisherigen digitalen Systemen darstellt. Das erarbeitete Konzept umfasst eine digitale, stiftbasierte Tablet-Computer-Anwendung, welche die Art und Weise der Darstellungen mittels Papier und Stift mit den Vorteilen der Veränderbarkeit und Datenspeicherung digitaler Systeme kombiniert. Um die theoretischen Überlegungen zu untermauern, werden zwei aufeinander aufbauende, prototypische Softwareanwendungen in der vorliegenden Arbeit entwickelt und vorgestellt (Auf Implementierungsarbeiten betreuter Studenten wird an den entsprechenden Stellen im Text verwiesen). Im Rahmen einer Laborstudie wird die entwickelte Methode der Freiform-Wissensmodellierung, welche den Softwareanwendungen zugrunde liegt, mit der Verwendung von Stift und Papier verglichen. Da bis dato keine derartige Vergleichsstudie zwischen Papier und Tablet-Computer gefunden werden konnte, wird anforderungsgeleitet ein spezieller Studienaufbau entwickelt. Dieser kann zukünftig für andere Forschungsvorhaben verwendet werden. Die Ergebnisse belegen, dass die digitale Anwendung zur Freiform-Wissensmodellierung in ihren Möglichkeiten eine hohe Ähnlichkeit zur Verwendung von Papier und Stift aufweist. Sie eignet sich daher in besonderem Maße zur Unterstützung der frühen Phasen der Wissensmodellierung. Basierend auf den Erkenntnissen der Studie werden darüber hinaus Weiterentwicklungsmöglichkeiten aufgezeigt. Für die wichtigsten Kritikpunkte wird ein weiterentwickeltes Konzept vorgestellt. Das Ergebnis der vorliegenden Arbeit ist ein in der Praxis auf Tablet-Computern anwendbares Konzept zur Wissensmodellierung. Dieses steht als prototypische Umsetzung zur Verfügung. Das entwickelte Konzept der Freiform-Wissensmodellierung ermöglicht jedem Benutzer (egal ob Laie oder Experte in grafischer Gestaltung oder in technischer Repräsentation) Gedanken visuell zu strukturieren und diese synchron in einem passenden Datenmodell abzulegen. Durch die Visualisierungsmethode der Freiformen wird die Struktur der Daten und der Aufbau der Informationen bereits durch die visuelle Oberfläche für den Benutzer und das System gleichermaßen „ersichtlich”. Das System erkennt die hierarchische Verschachtelung und Gruppierung von Informationen. Der darunterliegende Aufbau sowie die Struktur der Daten werden vom System grafisch explizit gezeigt, sodass ein Anwender zu jederzeit sieht, welche Struktur das System „verstanden” hat. So kann diese „entindividualisierte” Struktur der Inhalte auch von anderen Benutzern nachvollzogen werden. Dies erlaubt ein grundlegendes kooperatives Arbeiten. Das Konzept der Freiform-Wissensmodellierung ist dabei (ähnlich wie Whiteboards oder Papier und Stift) vom Anwendungsfall unabhängig einsetzbar. Die vorliegende Arbeit bietet einen neuartigen Ansatz, temporäre Informationen bereits im Verlauf der Wissensmodellierung digital festzuhalten und schrittweise weiterzuentwickeln. In der durchgeführten Studie wurden sämtliche von Probanden erstellte Typen grafischer Objekte ermittelt. Zukünftige Forschungsarbeiten können darauf aufbauend die softwareseitige Erkennung und Verarbeitung von handgezeichneten Inhalten verbessern. Somit bietet die vorliegende Arbeit die Grundlage für eine neue Generation unterstützender digitaler Werkzeuge für Wissensarbeiter.:1 Einleitung 2 Grundlagen und Begriffe 2.1 Überblick der Einflussfaktoren 2.2 Der Wissensbegriff 2.2.1 Grenzen der Definierbarkeit 2.2.2 Theoretische Ansätze 2.2.3 Arbeitsdefinition von Wissensarten 2.2.4 Abgrenzung der Wissensarten 2.3 Wissensmodellierung 2.3.1 Sinnerschließung 2.3.2 Wissensformalisierung 2.3.3 Problem der semantischen Lücke 2.4 Wissensrepräsentation 2.4.1 Interne (mentale) Repräsentation 2.4.2 Externe Repräsentation 2.5 Zusammenfassung der Grundlagen und Begriffe 3 Praxisanalyse der Wissensmodellierung 3.1 Relevanz der Arbeit mit Wissen 3.2 Rollen von Wissensarbeitern 3.3 Arbeitsprozesse der Wissensmodellierung 3.3.1 Sinnerschließung als Arbeitsprozess 3.3.2 Wissensformalisierung als Arbeitsprozess 3.4 Stand der Forschung und Technik 3.4.1 Durchgeführte Befragungen von Wissensarbeitern 3.4.2 Werkzeuge zur Sinnerschließung 3.4.3 Werkzeuge zur Wissensformalisierung 3.5 Probleme und Herausforderungen aktueller digitaler Systeme 3.6 Lösungsansatz: Freiform-Wissensmodellierung 3.6.1 Formalästhetische Orientierung an der Praxis 3.6.2 Menschzentrierte Gestaltung der Prozesse und Systeme 3.6.3 Definition Freiform-Wissensmodellierung 3.6.4 Basis-Editor 3.6.5 Formalisierungs-Editor 3.7 Zusammenfassung der Praxisanalyse 4 Anforderungsspezifikation zum Basis-Editor 4.1 Anforderungen aus Benutzersicht 4.2 Anforderungen aus softwaretechnischer Sicht 4.3 Einordnung verwandter Arbeiten 4.3.1 Pinnwandsysteme mit planarer Anordnung 4.3.2 Systeme mit Netzwerkvisualisierungen 4.3.3 Systeme mit hierarchischer Repräsentation 4.3.4 Mischsysteme 4.3.5 Übersicht verwandter Arbeiten 5 SketchViz: ein Basis-Editor zur Sinnerschließung 5.1 Konzeption SketchViz 5.1.1 Paper Prototyping zur Konzeptentwicklung 5.1.2 Fokussierte Hardware: Tablet-Computer 5.1.3 Anforderungsbezogene Funktionen 5.1.4 Interaktionskonzept von SketchViz 5.1.5 Benutzeroberfläche von SketchViz 5.2 Umsetzung von SketchViz 5.2.1 Modularer Systemaufbau 5.2.2 Realisierung eines Prototyps 5.3 Fazit SektchViz 6 Vergleichsstudie zwischen SketchViz und Papier 6.1 Ziel der vorliegenden Untersuchung 6.1.1 Verwandte Studien 6.1.2 Zielsetzung der Studie 6.2 Untersuchungsaufgabe 6.2.1 Anforderungen an die Untersuchungsaufgabe 6.2.2 Verwandte Aufgabentypen 6.2.3 Aufbau der Untersuchungsaufgabe 6.3 Stichprobe 6.4 Studien-Design 6.4.1 Untersuchungsaufbau und Apparatur 6.4.2 Untersuchungsablauf 6.5 Fragestellungen der Laborstudie 6.5.1 Veränderungshandhabung 6.5.2 Übersichtlichkeit 6.5.3 Interaktion 6.5.4 Darstellungsformen 6.6 Ergebnisse 6.6.1 Ergebnisse bezüglich Veränderungshandhabung 6.6.2 Ergebnisse bezüglich Übersicht 6.6.3 Ergebnisse bezüglich Interaktion 6.6.4 Ergebnisse bezüglich Darstellungsformen 6.7 Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse 6.7.1 Eignung zur Unterstützung von Sinnerschließungsprozessen 6.7.2 Erreichte Ähnlichkeit zwischen SketchViz und Papier 6.7.3 Studienkritik 7 Weiterentwicklung SketchViz 7.1 Anforderungen aus den Ergebnissen der Evaluation von SketchViz 7.2 Suche nach einer formalästhetisch orientierten Visualisierungsmethode 7.3 Methodenbeschreibung zur Exploration natürlicher Materialien 7.4 Analyse der Experimentergebnisse mit fluiden Materialien 7.4.1 Interaktion mit fluiden Materialien 7.4.2 Visuelle Eigenschaften fluider Materialien 7.5 Übertragung physischer Eigenschaften fluider Materialien ins Digitale 7.5.1 Themenzuordnung 7.5.2 Hierarchiebildung 7.5.3 Veränderbarkeit 7.6 Fazit des weiterentwickelten Konzepts 8 Formalisierungs-Editor 8.1 Analyse des Arbeitsablaufs der Wissensformalisierung 8.2 Ontologien und deren Herausforderungen 8.2.1 Beispiel einer formalisierten Organisationsstruktur 8.2.2 Herausforderungen bei der Verwendung von Ontologien 8.3 Ein Formalisierungs-Editor basierend auf SketchViz 8.3.1 Arbeitsablauf mit Formalisierungs-Editor 8.3.2 Systemaufbau Formalisierungs-Editor 8.4 Erweiterte Anforderungen bezüglich des Formalisierungs-Editors 8.4.1 Übersicht bestehender und erweiterter Anforderungen 8.4.2 Beschreibung der erweiterten Anforderungen 8.5 Verwandte Arbeiten zur Wissensformalisierung 8.6 Prototypische Umsetzung des Formalisierungs-Editors 8.6.1 Modularer Aufbau von OntoSketch 8.6.2 Anforderungen zur Umsetzung 8.6.3 Realisierung von OntoSketch durch Schneider 8.7 Fazit OntoSketch 8.7.1 Übergang zwischen Sinnerschließung und Wissensformalisierung 8.7.2 Gegenüberstellung von SketchViz und OntoSketch 8.7.3 Gegenüberstellung zwischen OntoSketch und bisherigen menügesteuerten Werkzeugen 9 Zusammenfassung und Ausblick 9.1 Zusammenfassung 9.2 Ausblick A Anhang A.1 Publikationsliste A.2 Preisauszeichnungen A.3 Dokumente und Fragebögen zur SketchViz Evaluation A.4 Handouts Natural Interface Exploration Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Literaturverzeichnis Glossar Index