Thesis (Ph.D.) -- Mississippi State University. Department of Management and Information Systems. / Title from title screen. Includes bibliographical references.

São muitas as pesquisas nos dias de hoje que buscam por métodos e ferramentas para aumentar a autonomia do aluno na condução dos processos de aprendizagem, uma vez que os métodos tradicionais de ensino nem sempre se mostram eficazes na formação de estudantes com capacidade crítica, coerente com as necessidades do mundo atual. O presente trabalho tem como objetivo investigar de que modo uma atividade de Aprendizagem Baseada em Projetos (ABPr), apoiada por um ambiente tecnológico desenvolvido para este fim, pode contribuir no desenvolvimento de projetos por meio de recursos de recomendação de conteúdo e ferramentas de colaboração entre pares. Para isto é utilizado uma abordagem ativa de aprendizagem, a ABPr, definida como um método de aprendizagem centrado no aluno e que enfatiza atividades para o desenvolvimento de projetos. Durante este processo os alunos podem tomar suas próprias decisões e agir sozinhos ou em grupos. Para a aplicação do método proposto foi estruturada uma atividade educacional, que consiste no desenvolvimento de um projeto a partir das investigações dos alunos em relação a um tema proposto pelo professor. O desenvolvimento deste projeto se inicia e termina em sala de aula, entretanto as fases intermediárias podem ocorrer em outros locais. Para a execução da atividade foi desenvolvida uma ferramenta que incentiva a colaboração entre os alunos. Isto permite uma maior interação entre os participantes e também a possibilidade dos alunos colaborarem nos projetos uns dos outros. Durante o desenvolvimento de seus projetos, a ferramenta sugere materiais complementares relacionados ao assunto tratado, como forma auxiliar os alunos em seus processos investigativos. Para a avaliação do trabalho proposto foi estruturada uma pesquisa quali-quantitativa, na modalidade estudo de caso, com coleta de dados por meio da análise de projetos, registro de atividades, questionários e entrevistas. Os resultados obtidos através dos experimentos realizados demonstraram que a atividade educacional proposta por este trabalho contribuiu de forma significativa para o desenvolvimento de projetos e para uma maior interação entre os alunos. / Many research works focus on the development of methods and tools to increase student autonomy in the conduct of learning processes, as traditional teaching methods are not always effective in training students with critical skills, in accordance with the needs of today's world. This study aims to investigate how a Project-based Learning (PBL) activity, supported by a technological environment developed for this purpose, can contribute to the development of projects by means of content recommendation resources and collaboration tools among peers. For this reason, an active learning approach is used, PBL, defined as a student-centered learning method that emphasizes activities for project development. During this process students can make their own decisions and act alone or in groups. For the application of the proposed method an educational activity was structured consisting in the development of a project based on students' investigations related to a topic proposed by the teacher. The development of this project starts and ends in the classroom, but the intermediate stages can occur in other places. For the execution of the activity, a tool was developed for fostering collaboration between students. This allows a higher interaction between participants and the possibility of students to collaborate on each other's projects. During the development of their projects, the tool suggests additional materials related to the subject at hand, as a way to assist students in their research processes. For the evaluation of the proposed work a quali-quantitative study was structured, with data collection performed from project analysis, activity logging, questionnaires and interviews. Results from the experiments performed showed that the educational activity proposed by this work contributed significantly to the development of projects and for a higher interaction among students.

Industrial companies are dealing with an increasing data overload problem in all aspects of their business: vast amounts of data are generated in and outside each company. Determining which data is relevant and how to get it to the right users is becoming increasingly difficult. There are a large number of datasets to be considered, and an even higher number of combinations of datasets that each user could be using. Current techniques to address this data overload problem necessitate detailed analysis. These techniques have limited scalability due to their manual effort and their complexity, which makes them unpractical for a large number of datasets. Search, the alternative used by many users, is limited by the user’s knowledge about the available data and does not consider the relevance or costs of providing these datasets. Recommender systems and so-called market approaches have previously been used to solve this type of resource allocation problem, as shown for example in allocation of equipment for production processes in manufacturing or for spare part supplier selection. They can therefore also be seen as a potential application for the problem of data overload. This thesis introduces the so-called RecorDa approach: an architecture using market approaches and recommender systems on their own or by combining them into one system. Its purpose is to identify which data is more relevant for a user’s decision and improve allocation of relevant data to users. Using a combination of case studies and experiments, this thesis develops and tests the approach. It further compares RecorDa to search and other mechanisms. The results indicate that RecorDa can provide significant benefit to users with easier and more flexible access to relevant datasets compared to other techniques, such as search in these databases. It is able to provide a fast increase in precision and recall of relevant datasets while still keeping high novelty and coverage of a large variety of datasets.

No contexto acadêmico o trabalho de pesquisa científica, nas áreas tecnológicas, é efetuado através de colaborações e cooperações entre diferentes pesquisadores e grupos de pesquisa. Existem pesquisadores atuando nos mais variados assuntos e nas mais diversas subáreas de pesquisa. Para analisar e expandir tais colaborações, muitas vezes, é necessário avaliar o nível de cooperação dos atuais parceiros, bem como identificar novos parceiros para conduzir trabalhos conjuntos. Tal avaliação e identificação não são tarefas triviais. Dessa forma, abordagens para avaliação e recomendação de colaborações são de grande valia para o aperfeiçoamento da cooperação e consequente melhoria da qualidade da pesquisa. Em relação à análise de colaborações, a demanda por critérios de avaliação de qualidade e por métodos de avaliação associados está aumentando e tem sido foco de muitos estudos na última década. Esse crescimento surge devido à busca por excelência acadêmica e para o apoio à tomada de decisões por parte de agências de financiamento para a alocação de recursos. Nesse contexto, há uma tendência a empregar técnicas bibliométricas, especialmente métodos estatísticos aplicados a citações. Com tanto material sendo pesquisado e publicado, resolveu-se explorar outra faceta para definição de indicadores de qualidade no contexto acadêmico visando a obtenção de resultados complementares e que garantam, através de sua validação experimental, uma melhor geração de indicadores. Desse modo, nesta tese, utiliza-se a tendência atual de estudos em análises de redes sociais, definindo métricas sociais específicas para definição de tais indicadores. Neste trabalho, é apresentada uma função para avaliação de qualidade de grupos de pesquisa com base nas colaborações internas entre seus pesquisadores membros. Estas colaborações são avaliadas através de análises em redes sociais bibliográficas acadêmicas baseadas em métricas de interação social. Com relação à identificação ou recomendação de colaborações, esta tese apresenta uma abordagem que considera tanto a parte de conteúdo quanto a de estrutura de uma rede. Especificamente, o conteúdo envolve a correlação entre os pesquisadores por áreas de pesquisa, enquanto a estrutura inclui a análise da existência de relacionamentos prévios entre os pesquisadores. Grande parte das abordagens que efetuam a recomendação de colaborações foca em recomendar especialistas em uma determinada área ou informação. Essas não consideram a área de atuação do usuário alvo da recomendação, como no caso da abordagem apresentada nesta tese. Além disso, neste trabalho, a obtenção de informações sobre os relacionamentos entre usuários, para construção de uma rede social acadêmica, é feita de forma implícita, em dados sobre publicações obtidos de bibliotecas digitais. Utilizando tais dados, também é possível explorar aspectos temporais para ponderação desses relacionamentos, utilizando-os para fins de recomendação de colaborações. Não foram encontrados trabalhos prévios nesse sentido. A presente abordagem inclui a recomendação não só de novas colaborações, como também, a recomendação de intensificação de colaborações já existentes, o que não é considerado por outros trabalhos relacionados. Dessa forma, pode-se dizer que os objetivos de recomendação da presente abordagem são mais amplos. Após propor novas técnicas para avaliação e identificação de parcerias, esta tese as valida através de uma avaliação experimental. Especificamente, experimentos com dados reais sobre as relações de coautoria entre pesquisadores pertencentes a diferentes grupos de pesquisa são apresentados para avaliação e demonstração da validade e da aplicabilidade das diferentes proposições desta tese referentes à avaliação de qualidade e recomendação de colaborações. / In technological fields, scientific research is performed through collaboration and cooperation of different researchers and research groups. In order to analyze and expand such collaborations, it is necessary to evaluate the level of cooperation between current partners as well as to identify new partners. Such an analysis and identification are not trivial tasks. Thus, approaches to evaluating and recommending collaborations are valuable to improve cooperation and, hence, improve research quality. Regarding the collaborations evaluation, the demand for quality assessment criteria and associated evaluation methods is increasing. Indeed, such evaluations have been the focus of many studies in the last decade. This growth arises from the pursuit of academic excellence and decision making of funding agencies. In this context, the trend is to employ bibliometric techniques, especially citation statistics. With so much material being researched and published, another facet for defining quality indicators is explored. Our goal is to obtain additional results that ensure, through its experimental validation, a better indicators generation. In this thesis, the current trend of studies in social network analysis is applied in the definition of such indicators. Specifically, we introduce a function for quality assessment of research groups based on internal collaborations among their member researchers. These collaborations are evaluated through analysis on bibliometric academic social networks based on metrics of social interaction. Regarding the collaborations recommendation, this thesis presents an approach that considers both the content and structure of research networks. The content involves the correlation among researchers by research areas whereas the structure includes the analysis of existing relationships among researchers. Most of the approaches that perform the collaborations recommendation focus on recommending experts in a certain area or information. They do not consider the working area of the recommendation target user, as we do in this thesis. Moreover, here, the information about the researchers’ relationships, employed for building an academic social network, is implicitly obtained through publications data available in digital libraries. Moreover, we expand previous analysis by considering temporal aspects to determine the relationships weights (which may be used to collaborations recommendation purposes). There were no previous studies in this direction. Our approach includes not only the recommendation of new collaborations, but also the recommendation of the collaborations intensification, which is not considered by other related work. After proposing new techniques for evaluating and identifying research collaborators, this thesis validates it through an experimental evaluation. Specifically, we evaluate and demonstrate the applicability of our techniques considering real datasets on the co-author relationships among researchers from different research groups.

LEMOS, Fabrício Dias Alves. Uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexo em técnicas de recomendação baseadas em conhecimento. 2012. 102 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T17:58:58Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T18:00:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-22T18:00:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) Previous issue date: 2012 / O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.

LEMOS, Fabrício Dias Alves. Uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexo em técnicas de recomendação baseadas em conhecimento. 2012. 102 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-08-04T12:16:49Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-08-05T15:45:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-05T15:45:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) Previous issue date: 2012 / O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.

Les systèmes de recommandation actuels ont besoin de recommander des objets pertinents aux utilisateurs (exploitation), mais pour cela ils doivent pouvoir également obtenir continuellement de nouvelles informations sur les objets et les utilisateurs encore peu connus (exploration). Il s'agit du dilemme exploration/exploitation. Un tel environnement s'inscrit dans le cadre de ce que l'on appelle " apprentissage par renforcement ". Dans la littérature statistique, les stratégies de bandit sont connues pour offrir des solutions à ce dilemme. Les contributions de cette thèse multidisciplinaire adaptent ces stratégies pour appréhender certaines problématiques des systèmes de recommandation, telles que la recommandation de plusieurs objets simultanément, la prise en compte du vieillissement de la popularité d'un objet ou encore la recommandation en temps réel. / Current recommender systems need to recommend items that are relevant to users (exploitation), but they must also be able to continuously obtain new information about items and users (exploration). This is the exploration / exploitation dilemma. Such an environment is part of what is called "reinforcement learning". In the statistical literature, bandit strategies are known to provide solutions to this dilemma. The contributions of this multidisciplinary thesis the adaptation of these strategies to deal with some problems of the recommendation systems, such as the recommendation of several items simultaneously, taking into account the aging of the popularity of an items or the recommendation in real time.

São muitas as pesquisas nos dias de hoje que buscam por métodos e ferramentas para aumentar a autonomia do aluno na condução dos processos de aprendizagem, uma vez que os métodos tradicionais de ensino nem sempre se mostram eficazes na formação de estudantes com capacidade crítica, coerente com as necessidades do mundo atual. O presente trabalho tem como objetivo investigar de que modo uma atividade de Aprendizagem Baseada em Projetos (ABPr), apoiada por um ambiente tecnológico desenvolvido para este fim, pode contribuir no desenvolvimento de projetos por meio de recursos de recomendação de conteúdo e ferramentas de colaboração entre pares. Para isto é utilizado uma abordagem ativa de aprendizagem, a ABPr, definida como um método de aprendizagem centrado no aluno e que enfatiza atividades para o desenvolvimento de projetos. Durante este processo os alunos podem tomar suas próprias decisões e agir sozinhos ou em grupos. Para a aplicação do método proposto foi estruturada uma atividade educacional, que consiste no desenvolvimento de um projeto a partir das investigações dos alunos em relação a um tema proposto pelo professor. O desenvolvimento deste projeto se inicia e termina em sala de aula, entretanto as fases intermediárias podem ocorrer em outros locais. Para a execução da atividade foi desenvolvida uma ferramenta que incentiva a colaboração entre os alunos. Isto permite uma maior interação entre os participantes e também a possibilidade dos alunos colaborarem nos projetos uns dos outros. Durante o desenvolvimento de seus projetos, a ferramenta sugere materiais complementares relacionados ao assunto tratado, como forma auxiliar os alunos em seus processos investigativos. Para a avaliação do trabalho proposto foi estruturada uma pesquisa quali-quantitativa, na modalidade estudo de caso, com coleta de dados por meio da análise de projetos, registro de atividades, questionários e entrevistas. Os resultados obtidos através dos experimentos realizados demonstraram que a atividade educacional proposta por este trabalho contribuiu de forma significativa para o desenvolvimento de projetos e para uma maior interação entre os alunos. / Many research works focus on the development of methods and tools to increase student autonomy in the conduct of learning processes, as traditional teaching methods are not always effective in training students with critical skills, in accordance with the needs of today's world. This study aims to investigate how a Project-based Learning (PBL) activity, supported by a technological environment developed for this purpose, can contribute to the development of projects by means of content recommendation resources and collaboration tools among peers. For this reason, an active learning approach is used, PBL, defined as a student-centered learning method that emphasizes activities for project development. During this process students can make their own decisions and act alone or in groups. For the application of the proposed method an educational activity was structured consisting in the development of a project based on students' investigations related to a topic proposed by the teacher. The development of this project starts and ends in the classroom, but the intermediate stages can occur in other places. For the execution of the activity, a tool was developed for fostering collaboration between students. This allows a higher interaction between participants and the possibility of students to collaborate on each other's projects. During the development of their projects, the tool suggests additional materials related to the subject at hand, as a way to assist students in their research processes. For the evaluation of the proposed work a quali-quantitative study was structured, with data collection performed from project analysis, activity logging, questionnaires and interviews. Results from the experiments performed showed that the educational activity proposed by this work contributed significantly to the development of projects and for a higher interaction among students.

Ambientes virtuais colaborativos de composição musical têm apresentado expressivo crescimento, acompanhando a tendência de disponibilização de serviços de apoio a atividades colaborativas na Internet. Tais plataformas fornecem um meio para que pessoas possam compartilhar uma experiência musical em conjunto remotamente. A atividade de composição musical, entretanto, é influenciada por diversos fatores subjetivos de origem pessoal, social e cultural; e encontrar pessoas com objetivos convergentes para colaborar em uma criação musical em conjunto têm se demonstrado como uma tarefa complexa e desgastante. Neste contexto, esta dissertação apresenta uma forma automatizada para aproximar pessoas com objetivos e preferências musicais compatíveis para colaborar entre si. Utilizando técnicas da área de sistemas de recomendação, este trabalho propõe uma abordagem híbrida de recomendação de parceiros – baseada em filtragem colaborativa e por conteúdo –, em ambientes colaborativos de composição musical. Ao longo deste trabalho, os principais conceitos e características da abordagem são apresentados, assim como um roteiro de sua implantação em um sistema real, o CODES – um ambiente de suporte à prototipação musical voltado à leigos. / Collaborative environments for musical composition have grown significantly lately, following the current tendency of providing services that support cooperative activities on the Internet. Such platforms provide a common way for people to share a musical experience remotely. However, the music composition activity is influenced by subjective factors of personal, social and cultural backgrounds. And the task of finding people with the same goals to collaborate with on a musical creation has been shown very complex and overwhelming. In this context, this dissertation explores an automated approach to approximate people with compatible objectives and musical preferences to compose together. Using techniques from the recommender systems’ area, it proposes a hybrid approach, based both on collaborative filtering and content-based recommendation, for recommending partners in collaborative environments for musical composition. Throughout this work, the key concepts, principles and characteristics of the approach are presented, as well as the details of its implementation in CODES, a real environment to support music creation by novices.

Sistemas de recomendação foram propostos no início da década de 1990 com o objetivo de auxiliar seus usuários a lidar com a sobrecarga cognitiva criada com o advento da internet e o aumento constante de documentos. De lá para cá tais sistemas passaram a assumir vários outros papéis, tais como “auxiliar usuários a explorar”, “melhorar a tomada de decisão”, ou até mesmo “entreter”. Para atingir tais novos objetivos, o sistema necessita olhar para características do usuário que auxiliem no entendimento da tarefa desempenhada pelo usuário e como a recomendação pode auxiliar tal tarefa. Nesse sentido, propõe-se nessa tese uma integração entre estratégias de recomendação e de adaptação para criar um novo processo de recomendação adaptativa. É mostrado que tal integração pode melhorar a acurácia da recomendação, e dar bons resultados na retenção de usuários, e na interação destes com os sistemas. Para validar a abordagem, é implementado um protótipo para recomendação de filmes a serem utilizados em sala de aula. São também coletadas estatísticas de 78 usuários que participaram do experimento de avaliação da abordagem. / Recommender systems were proposed in early 90’s with the goal to help users deal with cognitive overload brought by the internet and the constant increase of documents. From there to now such systems have assumed many other roles like “help users to explore”, “improve decision making”, or even “entertain”. To accomplish such new goals, the system needs to look to user characteristics that help in understand what the user task is and how to adapt the recommendation to support such task. In this direction, it is proposed in this thesis an integration between recommender and adaptive strategies into a new process of adaptive recommendation. It is shown that such integration can improve recommendation accuracy and give good results to user retention, and interaction with the systems. To validate the approach, it is implemented a prototype to recommend movies to be used in a classroom. It is also collected some statistics about the 78 users who have participated of the experiment for evaluation of the new approach.