Web Information Systems and Technologies : 20th International Conference, WEBIST 2024, Porto, Portugal, November 17-19, 2024, Revised Selected Papers.DE (Lecture Notes in Business Information Processing)

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Web Information Systems and Technologies : 20th International Conference, WEBIST 2024, Porto, Portugal, November 17-19, 2024, Revised Selected Papers.DE (Lecture Notes in Business Information Processing)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
  • 商品コード 9783032255334

Description

This book constitutes the refereed post publication proceedings of extended paper versions from the 20th International Conference on Web Information Systems and Technologies, WEBIST 2024, held in Porto, Portugal, during November 17 19, 2024.

The 13 full papers and 4 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 69 submissions. They are organized in the following topical sections: Internet Technology; Web Intelligence and Semantic Web; Social Network Analytics; and HCI in Mobile Systems and Web Interfaces.

.- Internet Technology :

.- AI for Enhanced Public Services Gov.br.
.- Low-Code Web Database Integration: Enhancing Workflow Efficiency and Collaboration with Web Components and Generic Web Services.
.- Co-Creative Robotics: Foundations, Challenges, and Collaborative Networks as a Mitigation Approach.
.- Impact of the Number of Items on the Response Rate of User Experience Surveys.
.- Leveraging IoT Cybersecurity Through RED-Based Testing.
.- Malicious Web Links Detection with Large Language Models.

.- Web Intelligence and Semantic Web

.- Efficient Fine-Tuning for Domain-Specific Language Models: SLIM-RAFT.
.- Exploiting Subject and Sender Features for Learning to Predict Email Open Rates.
.- Using LLMs for Semi-Automatic Handwritten Text Recognition and Elaboration.
.- Personalized Preferences for Soft Querying JSON Datasets.
.- An Ontology-Driven Framework for Adaptive and Transparent AI-Assisted Student Assessment.

.- Social Network Analytics

.- Beyond Employee Turnover Prediction: Generalized Data Spatial Dependencies.
.- Confidence-Based Filtering for Enhancing Recommendation Quality.
.- Data-Driven Discourse Analysis of Autism-Related Reddit Channels.
.- Defining, Understanding, and Detecting Online Toxicity: Challenges and Machine Learning Approaches.

.- HCI in Mobile Systems and Web Interfaces

.- On the Measurement of Learner Experience in Online Tutorials.
.- EEG-Based Engagement Prediction in e-Learning Environments Using Machine Learning Techniques.


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