Orientador: Antonio Carlos Sementille / Banca: Wilson Massashiro Yonezawa / Banca: Edgard Afonso Lamounier Junior / Resumo: Com o advento da televisão digital no Brasil, aplicações interativas serão oferecidas surgindo novas oportunidades de negócios como o comércio eletrônico televisivo, o T-Commerce. Dado que o Sistema Brasileiro de Televisão Digital Terrestre apresenta um modelo de comunicação sofisticado, diversos modelos conceituais podem ser aderentes à este, dependendo do domínio aplicacional abordado. Considerando-se este contexto, neste trabalho são apresentados: i)uma análise do modelo de comunicação específico do Sistema Brasileiro de Televisão Digital Terretre, considerando-se os vários níveis de interatividade possíveis, visando-se aplicações de T-Commerce; ii) a proposição de sete modelos conceituais aderentes aos modelos de comunicação analisados; iii) a implementação destes modelos conceituais na forma de protótipos, utilizando-se as linguagens Ginga-NCL e Lua, como forma de validação dos mesmos. A principal contribuição deste trabalho consistiu na formalização, implementação e teste dos modelos conceituais idealizados, levando-se em consideração, principalmente, os fluxos das informações provenientes de dois meios de comunicação distintos: a radiofusão e o canal de interatividade baseado na infraestrutura da Internet / Abstract: With the advent of digital TV in Brazil, interactive applications will be offered new business opportunities emerging as the ecommerce television, T-Commerce. Once then Brazilian Digital Terrestrial Television System presents a sophisticated communication model, several conceptual models can be be adherent to this, depending on the application domain covered. Therefore, considering this context, in this research are present: i) an analysis of the specific communication model of the Brazilian Digital Terrestre Television, considering the different levels of interaction possible, aiming at T-Commerce applications, ii) proposition seven conceptual models adhering to communication models analyzed iii) the implementation of these conceptual model in the form of prototypes, using the language Ginga-NCL and the Lua, in order to validate the viability. The main contribution of this work consisted in the formalization, implementation and testing of conceptual models designed, taking into consideration especially the streams of information coming from two different media: broadcasting and interactivity based on Internet infrastructure / Mestre

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-04-26T00:14:59Z No. of bitstreams: 1 SaraTalitaCostaCamara_DISSERT.pdf: 3071845 bytes, checksum: ef04aa9c0490bdb738f62a91db80f908 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-04-28T21:17:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 SaraTalitaCostaCamara_DISSERT.pdf: 3071845 bytes, checksum: ef04aa9c0490bdb738f62a91db80f908 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-28T21:17:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SaraTalitaCostaCamara_DISSERT.pdf: 3071845 bytes, checksum: ef04aa9c0490bdb738f62a91db80f908 (MD5) Previous issue date: 2015-06-23 / A midiatiza??o das tecnologias vem trazendo novas formas de se viver no mundo atual, principalmente por meio da ressignifica??o de rela??es e pr?ticas sociais. Como exemplo dessas novas pr?ticas est?o as recentes formas de consumo. Atualmente, as extens?es das m?dias permitem o consumo n?o s? do mundo virtual, mas dos diversos produtos e servi?os que eles oferecem. Com base nessas novas viv?ncias aderidas pelos sujeitos sociais, este trabalho apresenta uma pesquisa que foi desenvolvida junto aos usu?rios de um E-commerce local, o site Peixe Urbano. O objetivo foi entender quais crit?rios de escolhas e valores sociais s?o atribu?dos por determinado consumidor na hora de acessar o site e comprar um item oferecido. Para tanto, utilizamos o m?todo etnogr?fico da pesquisa antropol?gica, por meio da t?cnica de observa??o e acompanhamento das viv?ncias e dos comportamentos de usu?rios do site. Com base nisso, este trabalho problematiza o valor que a compra no site tem para os usu?rios, pensando principamenle nos aspectos sociais que envolvem a escolha. Partindo da an?lise de uma variedade de vis?es de mundo e estilos de vida, identificamos como o consumo atrav?s do site fala mais sobre o sujeito que compra e sobre suas rela??es em sociedade do que sobre o simples fato de adquirir um produto e/ou servi?o justificando o ato do consumo pela categoria do pre?o baixo. Al?m disso, este trabalho revelou como o desejo pelo novo e o desejo de um consumo experimental tamb?m fazem parte das trocas no ciberespa?o. Nesse caso, identificamos como o site Peixe Urbano tem sido interpretado pelos consumidores e quais os novos anseios de consumo no mundo virtual.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-06-27Bitstream added on 2014-06-13T19:18:23Z : No. of bitstreams: 1 zolezi_rhm_me_bauru.pdf: 5219268 bytes, checksum: 2a8e9ae409d6bac54989c7177ea89308 (MD5) / Com o advento da televisão digital no Brasil, aplicações interativas serão oferecidas surgindo novas oportunidades de negócios como o comércio eletrônico televisivo, o T-Commerce. Dado que o Sistema Brasileiro de Televisão Digital Terrestre apresenta um modelo de comunicação sofisticado, diversos modelos conceituais podem ser aderentes à este, dependendo do domínio aplicacional abordado. Considerando-se este contexto, neste trabalho são apresentados: i)uma análise do modelo de comunicação específico do Sistema Brasileiro de Televisão Digital Terretre, considerando-se os vários níveis de interatividade possíveis, visando-se aplicações de T-Commerce; ii) a proposição de sete modelos conceituais aderentes aos modelos de comunicação analisados; iii) a implementação destes modelos conceituais na forma de protótipos, utilizando-se as linguagens Ginga-NCL e Lua, como forma de validação dos mesmos. A principal contribuição deste trabalho consistiu na formalização, implementação e teste dos modelos conceituais idealizados, levando-se em consideração, principalmente, os fluxos das informações provenientes de dois meios de comunicação distintos: a radiofusão e o canal de interatividade baseado na infraestrutura da Internet / With the advent of digital TV in Brazil, interactive applications will be offered new business opportunities emerging as the ecommerce television, T-Commerce. Once then Brazilian Digital Terrestrial Television System presents a sophisticated communication model, several conceptual models can be be adherent to this, depending on the application domain covered. Therefore, considering this context, in this research are present: i) an analysis of the specific communication model of the Brazilian Digital Terrestre Television, considering the different levels of interaction possible, aiming at T-Commerce applications, ii) proposition seven conceptual models adhering to communication models analyzed iii) the implementation of these conceptual model in the form of prototypes, using the language Ginga-NCL and the Lua, in order to validate the viability. The main contribution of this work consisted in the formalization, implementation and testing of conceptual models designed, taking into consideration especially the streams of information coming from two different media: broadcasting and interactivity based on Internet infrastructure

A disponibilização de notícias e leitura on-line através de smartphones, tablets e computadores tem reduzido a venda de jornais impressos no mundo, e a logística que faz a distribuição desses jornais impressos tenta encontrar formas de sobreviver à redução de demanda. Por outro lado, a logística de cargas expressas (característica dos modelos de e-commerce) cresce a cada dia fazendo uso de recursos terceirizados otimizados, situação que será acelerada no futuro com as “entregas no mesmo dia” (same-day delivery). Este estudo tem como objetivo elaborar um modelo de apoio à decisão para o planejamento da distribuição física compartilhada de jornais e produtos de e-commerce para uso do operador logístico. Propõe-se um problema de alocação de cargas multiperíodo e não um problema típico de roteirização como ocorre na maioria dos estudos de logística rodoviária. Sua resolução será realizada através de otimização discreta (veículos e cargas inteiras), através de Programação Linear Inteira, sendo desenvolvida em seguida Análise de Sensibilidade através de Programação Linear Não Inteira com o relaxamento da restrição de integralidade. Através de modelagem matemática e processamento em Matlab®, analisam-se cenários da distribuição física terceirizada, abrangendo o impacto de incrementos da demanda de chegada na lucratividade, penalizações de receita por postergações de carregamento, variações de custos pela inclusão de frota extra, introdução de multa contratual por não transportar algum produto, e testes com variados tempos de postergação dos carregamentos. Nos testes realizados pelo modelo que simulam uma situação real, a menor lucratividade foi obtida sem a postergação de entrega, modo comumente operado pelo mercado. O ganho percentual com a postergação de carregamentos diminuiu com o aumento da demanda de chegada. O problema de Programação Linear Não Inteira não encontrou diferença de ganho postergando ou não o carregamento. A estrutura de modelagem proposta também pode ser usada para tomada de decisão e auxílio com a escolha de qual entrega realizar; o nível de serviço a oferecer e prazos a cumprir; escolha do mix de clientes; transportadores terceirizados/parceiros a contratar; rotas a atender; frota e tamanho de veículos a utilizar; tipos/mix de produtos a entregar; tarifas de transporte a serem pagas. / The availability of news and reading online through smartphones, tablets and computers has reduced the sale of newspapers in the world, and the logistics that makes the distribution of newspapers try to find ways to survive the demand reduction. On the other hand, the logistics express cargo (characteristic of e-commerce models) grows every day making use of optimized outsourced resources, a situation that will be accelerated in the future with the same-day delivery. This study aims to develop a model for decision support for planning the shared physical distribution of newspapers and ecommerce products for use in the logistics operator. It proposes an allocation problem multiperiod loads and not a typical routing problem as in most road logistics studies. Its resolution will be performed by discrete optimization (vehicles and entire cargo) through Integer Linear Programming, and then developed by Non-integer Linear Programming Sensitivity Analysis with relaxation completeness restriction. Through mathematical modeling and processing in Matlab are analyzed scenarios of outsourcing physical distribution, including the impact of increases in demand coming in profitability, penalties revenue by charging postponements, cost variations by including extra fleet, introduction of contractual penalty for not carrying any product, and tests with varying postponement times of shipments. In tests conducted by the model that simulate a real situation, the lower profitability was achieved without delivery postponements, so commonly operated by the market. The percentage gain with the postponement of shipments decreased with increasing demand of arrival. The non-integer linear programming problem did not gain difference postponing or not charging. The proposed model structure can also be used to aid decision-making and with the choice of which delivery perform; the level of service to offer and deadlines; choice of the customer mix; outsourced carriers / partners to contract; routes to meet; fleet and size of vehicles to be used; types / mix of products to be delivered; transportation fees to be paid.

Submitted by Adriely Bruce (adriely_bruce@hotmail.com) on 2016-12-16T14:58:13Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Urique Hoffmann de Souza Almeida.pdf: 692636 bytes, checksum: c0255901a1a8d4253db69adb8d903141 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-12-22T14:11:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Urique Hoffmann de Souza Almeida.pdf: 692636 bytes, checksum: c0255901a1a8d4253db69adb8d903141 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-12-22T14:14:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Urique Hoffmann de Souza Almeida.pdf: 692636 bytes, checksum: c0255901a1a8d4253db69adb8d903141 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-22T14:14:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Urique Hoffmann de Souza Almeida.pdf: 692636 bytes, checksum: c0255901a1a8d4253db69adb8d903141 (MD5) Previous issue date: 2016-06-15 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this work, we describe a novel method we designed, implemented and tested to finding products that are similar alternatives to a given product in the catalog of an e-commerce site. By similar alternatives, we mean products that, although are not identical to a product of interest, have features that make them suitable alternatives for customers that look for it. Our motivation is to enable the recommendation of alternativeproductsbasedsolelyontheproduct’sfeatures,withoutrelyingonhistorical purchase data. By doing so, we address the so-called cold start problem, which is often found in product recommendation approaches, and that may lead to profit loss in ecommerce sites. Our method, we call GPClerk, uses Genetic Programming (GP) to learn functions for comparing two products and telling whether two products are similar alternatives or not. These functions are termed here as product comparison functions. To make our method feasible in typical e-commerce settings, we also propose an unsupervised strategy to generate training examples to be used in the learning process. Results of experiments we carried out and report here indicate that our method is capable of generating suitable product comparison functions and that our strategy for automatically generating training data is effective for this task. / Nesse trabalho, descrevemos um novo método que projetamos, implementamos e testamos para a tarefa de encontrar produtos que são alternativas similares a um dado produto em um catálogo de um site de comércio eletrônico. Nesse trabalho, consideramos como alternativas similares produtos que, apesar de não serem idênticos a um produto de interesse, têm características que os tornam boas alternativas a esse produto. Nossa motivação para esse trabalho é poder recomendar produtos similares com base apenas nas suas características, sem a necessidade da utilização do histórico de compras dos usuários. Assim, nesse trabalho lidamos com o chamado problema de cold start, que é comumente encontrado em abordagens de recomendação, e que pode levar a perda de lucro em sites de comércio eletrônico. Nosso método, chamado GPClerk, utiliza Programação Genética (GP) para aprender funções que comparam dois produtos, e dizem se estes são similares ou não. Essas funções são chamadas nesse trabalho de product comparison functions. Para tornar nosso método viável em um cenário típico de comércio eletrônico, propomos também uma estratégia não supervisionada para gerar exemplos de treino a serem utilizados no processo de aprendizagem. Resultados de experimentos que executamos e descrevemos nessa dissertação indicam que nosso método é capaz de gerar funções adequadas, e que nossa estratégia para geração automática de dados de treino é efetiva para essa tarefa.

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Le présent mémoire vise à déterminer dans quelle mesure le Comité du commerce et de l'environnement (CCE) a aidé l'Organisation mondiale du commerce à concilier commerce et environnement. Il a permis de constater que le CCE a livré des résultats inégaux d'un point à l'autre de son programme de travail, mais que sa contribution a été utile à l'OMC. Le présent ouvrage a également permis d'identifier trois différentes périodes dans les travaux du CCE, en plus de faire ressortir le fait que certains points de son programme de travail n'ont pas été abordés par le CCE depuis plusieurs années. Enfin, ce mémoire identifie les limites structurelles, politiques et organisationnelles au travail du CCE et propose des pistes de solutions pour en améliorer l'efficacité.

Survival analysis is a subfield of statistics where the goal is to analyse and model the data where the outcome is the time until the occurrence of an event of interest. Because of the intrinsic temporal nature of the analysis, the employment of more recently developed sequential models (Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short Term Memory (LSTM)) has been paired with the use of dynamic temporal features, in contrast with the past reliance on static ones. Such an abrupt shift of policy has left open the challenge of understanding how those two kinds of features influence the predictive capabilities of models. This thesis aims at assessing the effect of combining static and dynamic features on the most commonly used models in survival analysis. In doing so, we compare the error measurements of such models with dataset composed of purely dynamic features or a combination of static and dynamic ones. Empirical measurements have shown that models respond differently to the addition of static features to the analysis, with more complex, sequential models like the LSTM struggling to deal with the added data complexity (with a 12% increase in error), while non sequential models see reductions of up to 14.7% in error. The thesis also includes a clusterization task aimed at aiding the interpretation of survival analysis outcomes. / Överlevnadsanalys är ett delområde inom statistiken där målet är att analysera och modellera data där utfallet är tiden fram till dess att en händelse av intresse inträffar. På grund av analysens inneboende tidsmässiga karaktär har användningen av mer nyligen utvecklade sekventiella modeller (RNN och LSTM) kombinerats med användningen av dynamiska tidsmässiga egenskaper, i motsats till den tidigare förlitningen på statiska sådana. En sådan drastisk förändring av ansatsen har lämnat öppet för utmaningen att förstå hur dessa två typer av egenskaper påverkar modellernas förutsägande förmåga. Syftet med denna uppsats är att bedöma effekten av att kombinera statiska och dynamiska egenskaper på de vanligaste modellerna för överlevnadsanalys. I detta syfte jämför vi felmätningar av sådana modeller med dataset som består av rent dynamiska egenskaper eller en kombination av statiska och dynamiska egenskaper. Empiriska mätningar har visat att modellerna reagerar olika på tillägget av statiska egenskaper till analysen, där mer komplexa, sekventiella modeller som LSTM kämpar för att hantera den ökade datakomplexiteten (med en ökning av felet med 12 %), medan icke-sekventiella modeller ser en minskning av felet med upp till 14,7 %. Uppsatsen innehåller också en klusteruppgift som syftar till att underlätta tolkningen av resultaten av överlevnadsanalyser. / L’analisi della sopravvivenza è una branca della statistica il cui obiettivo è l’analisi e la modellazione di dati il cui risultato è il tempo che intercorre fino al verificarsi di un evento di interesse. A causa dell’intrinseca natura temporale dell’analisi, l’impiego di modelli sequenziali di più recente sviluppo (RNN e LSTM) è stato abbinato all’uso di attributi temporali dinamici, a differenza dell’uso più diffuso in passato di attributi statici. Questo brusco cambiamento ha lasciato aperta la sfida di capire come questi due tipi di attributi influenzino le capacità predittive dei modelli. Questa tesi si propone di valutare l’effetto della combinazione di attributi statici e dinamici sui modelli più comunemente utilizzati nell’analisi della sopravvivenza. A tal fine, confrontiamo le misure di errore di tali modelli con set di dati composti da attributi puramente dinamici o da una combinazione di statici e dinamici. I risultati empirici hanno mostrato che i modelli rispondono in modo diverso all’aggiunta di attrbiuti statici, con i modelli sequenziali più complessi, come l’LSTM, che faticano a gestire la complessità dei dati aggiunti (con un aumento dell’errore del 12%), mentre i modelli non sequenziali registrano riduzioni dell’errore fino al 14,7%. La tesi comprende anche una clusterizzazione volta a facilitare l’interpretazione dei risultati dell’analisi di sopravvivenza.

The original intention of the recommender system is to solve the problem of information explosion, hoping to help users find the content they need more efficiently. In an e-commerce platform, users typically interact with items that they are interested in or need in a variety of ways. For example, buying, browsing details, etc. These interactions are recorded as time-series information. How to use this sequential information to predict user behaviors in the future and give an efficient and effective recommendation is a very important problem. For content providers, such as merchants in e-commerce platforms, more accurate recommendation means higher traffic, CTR (click-through rate), and revenue. Therefore, in the industry, the CTR model for recommendation systems is a research hotspot. However, in the fine ranking stage of the recommendation system, the existing models have some limitations. No researcher has attempted to predict multiple behaviors of one user simultaneously by processing sequential information. We define this problem as the multi-task sequential recommendation problem. In response to this problem, we study the CTR model, sequential recommendation, and multi-task learning. Based on these studies, this paper proposes AMBSN (Attention-based Multi-Behavior Sequential Network). Specifically, we added a transformer layer, the activation unit, and the multi-task tower to the traditional Embedding&MLP (multi-layer perceptron) model. The transformer layer enables our model to efficiently extract sequential behavior information, the activation unit can understand user interests, and the multi-task tower structure makes the model give the prediction of different user behaviors at the same time. We choose user behavior data from Taobao for recommendation published on TianChi as the dataset, and AUC as the evaluation criterion. We compare the performance of AMBSN and some other models on the test set after training. The final results of the experiment show that our model outperforms some existing models. / L’intenzione originale del sistema di raccomandazione è risolvere il problema dell’esplosione delle informazioni, sperando di aiutare gli utenti a trovare il contenuto di cui hanno bisogno in modo più efficiente. In una piattaforma di e-commerce, gli utenti in genere interagiscono con gli articoli a cui sono interessati o di cui hanno bisogno in vari modi. Ad esempio, acquisti, dettagli di navigazione, ecc. Queste interazioni vengono registrate come informazioni di serie temporali. Come utilizzare queste informazioni sequenziali per prevedere i comportamenti degli utenti in futuro e fornire una raccomandazione efficiente ed efficace è un problema molto importante. Per i fornitori di contenuti, come i commercianti nelle piattaforme di e-commerce, una raccomandazione più accurata significa traffico, CTR (percentuale di clic) ed entrate più elevati. Pertanto, nel settore, il modello CTR per i sistemi di raccomandazione è un hotspot di ricerca. Tuttavia, nella fase di classificazione fine del sistema di raccomandazione, i modelli esistenti presentano alcune limitazioni. Nessun ricercatore ha tentato di prevedere più comportamenti di un utente contemporaneamente elaborando informazioni sequenziali. Definiamo questo problema come il problema di raccomandazione sequenziale multi-task. In risposta a questo problema, studiamo il modello CTR, la raccomandazione sequenziale e l’apprendimento multi-task. Sulla base di questi studi, questo documento propone AMBSN (Attention-based Multi-Behavior Sequential Network). In particolare, abbiamo aggiunto uno strato trasformatore, l’unità di attivazione e la torre multi-task al tradizionale modello Embedding&MLP (multi-layer perceptron). Il livello del trasformatore consente al nostro modello di estrarre in modo efficiente le informazioni sul comportamento sequenziale, l’unità di attivazione può comprendere gli interessi degli utenti e la struttura della torre multi-task fa sì che il modello fornisca la previsione di diversi comportamenti degli utenti contemporaneamente. Scegliamo i dati sul comportamento degli utenti da Taobao per la raccomandazione pubblicata su TianChi come set di dati e l’AUC come criterio di valutazione. Confrontiamo le prestazioni di AMBSN e di alcuni altri modelli sul set di test dopo l’allenamento. I risultati finali dell’esperimento mostrano che il nostro modello supera alcuni modelli esistenti.