tag:blogger.com,1999:blog-37659420508998489792011-07-07T22:05:18.428-07:00Oskar Casquerohttp://www.blogger.com/profile/18277368386373855935noreply@blogger.comBlogger41100tag:blogger.com,1999:blog-3765942050899848979.post-60358805868658572562009-11-11T12:15:00.000-08:002009-11-18T02:49:04.389-08:00<div style="text-align: justify;">Recent work (<span style="color:blue;">Larson, 1996; Gibson et al., 1998; Flake et al., 2000</span>) has attempted to use analysis of link topology to find “web communities". By tapping into these digital representations for users we can learn a great deal about both virtual and real world communities of people.</div><br /><div style="text-align: justify;">To predict whether one person is associated with another, we rank all users by their similarity to that person. Our matchmaking algorithm is based on the well-established result in sociology that friends tend to be similar (<span style="color:blue;">Feld, 1981; Carley, 1991</span>). Hence the more things two people have in common, the more likely they are to be friends, and the more likely they are to link to each other on their homepages.<br /></div><div class="blogger-post-footer"><img width='1' height='1' src='https://blogger.googleusercontent.com/tracker/3765942050899848979-6035880586865857256?l=ple-adviser.blogspot.com' alt='' /></div>Oskar Casquerohttp://www.blogger.com/profile/18277368386373855935noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-3765942050899848979.post-24856937151276508192009-11-11T09:55:00.001-08:002009-11-18T02:52:57.833-08:00Me comentaba Xabi esta mañana que no costaría mucho extender al resto de servicios lo que ahora está haciendo para delicious. Algunos de ellos (youtube, slideshare) ya tienen sistemas de recomendación, por lo que si vamos a hacer algo debería ser con algún tipo de valor añadido.<div><br /></div><div>En el caso de slideshare, la recomendación se limita a explorar los metadatos de la presentación y a sugerir otras relacionados. Youtube hace lo mismo y algo más: es capaz de recomendarte vídeos en función de los vídeos que hayas visto anteriormente. En ambos casos, no se recomiendan personas con las que uno pudiera tener afinidad</div><div><br /></div><div>Se me ocurre que nuestro valor añadido podría radicar en disponer de la información acerca de las iSN para focalizar las recomendaciones (tanto de recursos como de personas) en un determinado grupo de usuarios. Por poner un ejemplo: a la hora de hacer un trabajo, la mayor probabilidad de que un usuario encuentre recursos que le interesen se encuentra en contexto de su grupo de clase, luego en la asignatura (varios grupos), titulación, facultad, y por último en toda la universidad.</div><div> <div><br /></div></div><div class="blogger-post-footer"><img width='1' height='1' src='https://blogger.googleusercontent.com/tracker/3765942050899848979-2485693715127650819?l=ple-adviser.blogspot.com' alt='' /></div>Oskar Casquerohttp://www.blogger.com/profile/18277368386373855935noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-3765942050899848979.post-20659070314383925062009-11-11T08:37:00.001-08:002009-11-11T08:49:36.384-08:00La librería Del.icio.us Python API de Michael G. Noll permite superar la limitación de 100 links por llamada establecida en los feeds RSS y JSON de delicious. Para ello, esta librería hace uso de la técnica de <span style="font-weight:bold;">screen-scrapping</span>, es decir, recoge los datos directamente de la interfaz de usuario (el HTML que ve el usuario en el navegador), la cual carece de la limitación anterior al mostrarse los resultados paginados en grupos de 100 como máximo. Para hacer screen-scraping la librería utiliza un parser de HTML llamado "Beautiful Soup".<div class="blogger-post-footer"><img width='1' height='1' src='https://blogger.googleusercontent.com/tracker/3765942050899848979-2065907031438392506?l=ple-adviser.blogspot.com' alt='' /></div>Oskar Casquerohttp://www.blogger.com/profile/18277368386373855935noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-3765942050899848979.post-48671590111833992912009-11-11T07:19:00.000-08:002009-11-12T04:43:58.466-08:00<ol><li><strike>obtener información de un usuario</strike><br /></li><li><strike>superar la barrera de 100 links por llamada establecida por delicious</strike></li><li>crear un conjunto de datos al que aplicar algoritmos de SNA</li><li>implementar un algoritmo de SNA para obtener relaciones entre los usuarios</li><li>crear grupos de personas con intereses parecidos</li><li>representar gráficamente las relaciones entre las personas (PASA A SER LA ÚLTIMA TAREA)</li><li>crear las recomendaciones según los resultados obtenidos en los pasos 3 y 4</li><li>probar la aplicación en Google App Engine</li><li>colgar la aplicación en <a href="http://www.ple-adviser.appspot.com/">PLE-Adviser</a></li><li>implementar un API REST para acceder a los servicios</li><li>implementar un gadget en iGoogle (también en Drupal+Shindig) desde el que explotar los servicios</li><li><b>volver a realizar estos puntos para otros servicios web (YouTube, Scribd, SlideShare, ...)</b></li></ol><div class="blogger-post-footer"><img width='1' height='1' src='https://blogger.googleusercontent.com/tracker/3765942050899848979-4867159011183399291?l=ple-adviser.blogspot.com' alt='' /></div>Xabi Losadahttp://www.blogger.com/profile/16209781315751559736noreply@blogger.com6