Bibliotecas digitais são repositórios de objetos digitais que oferecem serviços aos seus usuários como pesquisa e publicação desses objetos. Cada objeto digital é descrito por um conjunto de metadados que especifica a forma como esse objeto pode ser recuperado. Sistemas de integração de bibliotecas digitais indexam objetos digitais adquiridos de fontes diferentes, os quais podem estar representados através de vários padrões de metadados. Estes metadados são heterogêneos tanto em conteúdo quanto em estrutura. Conseqüentemente, os sistemas de integração de bibliotecas digitais não estão aptos a fornecer respostas livres de informação redundante que integrem as várias fontes de dados. Quando um usuário realiza uma consulta sobre várias bibliotecas digitais, é interessante que sejam retornados metadados integrados das diversas fontes e a origem de cada informação recuperada, ou seja, a biblioteca digital que publicou aquela informação (metadado). O uso de proveniência de dados nas consultas a metadados em sistemas de integração de bibliotecas digitais, de modo a rastrear a origem das informações recuperadas, permite que usuários avaliem a qualidade das bibliotecas digitais. Este trabalho apresenta o MD-PROM (Metadata Deduplication and PROvenance tracing Mechanism), um mecanismo de deduplicação de metadados e rastreio da proveniência. Este mecanismo identifica metadados de objetos digitais duplicados em bibliotecas digitais distintas, integra os metadados duplicados e recupera informações de proveniência dos metadados integrados. A identificação de duplicatas é realizada através do casamento automático de esquemas dos metadados e da aplicação de funções de similaridade sobre os principais metadados que descrevem os objetos digitais. São propostas a função de similaridade de nomes próprios IniSim, o algoritmo de casamento de autores NameMatch e o algoritmo de casamento de objetos digitais Digital Object Match que identifica múltiplas representações dos metadados. Além dos algoritmos de similaridade, o MD-PROM especifica uma estrutura baseada em árvore para representar a proveniência de dados que identifica a origem dos metadados, bem como os valores dos quais os metadados foram derivados. Também é proposto um algoritmo de integração de metadados e rastreio da proveniência denominado MetadataProv. A principal contribuição do trabalho é melhorar a qualidade da pesquisa do usuário de bibliotecas digitais. O MD-PROMfornece uma resposta única, livre de redundância e sem perda de informação relevante para consultas a metadados de objetos digitais oriundos de bibliotecas digitais distintas. Além disso, são recuperadas informações de proveniência que permitem ao usuário verificar a veracidade e confiabilidade dos metadados retornados pelas consultas em sistemas de integração de bibliotecas digitais. São apresentados também os resultados de diversos experimentos que avaliam a qualidade da deduplicação de objetos digitais comparando a técnica proposta com outras abordagens estudadas. / Digital libraries are repositories of digital objects that provide services to their users such as search and publication of these objects. Each digital object is described by a set of metadata that specifies how this object can be retrieved. Integrated digital library systems index digital objects acquired from different sources, which can be represented through several metadata patterns. These metadata are heterogeneous both in content and in structure. Consequently, the integrated digital library systems are not able to provide answers free from redundant information that integrate the several data sources. When a user performs a query on various digital libraries, it is interesting to return integrated metadata from several sources and the origin of each information retrieved, that is, the digital library which published that information (metadata). Using data provenance in metadata queries on integrated digital library systems, so as to trace the origin of the information retrieved, allows users to analyze the quality of digital libraries. This work presents MD-PROM (Metadata Deduplication and PROvenance tracing Me- chanism), a mechanism for metadata deduplication and provenance tracing. This mechanism identifies duplicated digital objects metadata in different digital libraries, integrates duplicated metadata and retrieves provenance information of the integrated metadata. The identification of duplicates is performed through automatic metadata schema matching and through similarity functions applied over main metadata that describe the digital objects. The surname similarity function IniSim, the authors matching algorithm NameMatch and digital objects matching algorithm Digital Object Match, which identifies multiple representations of metadata, have been proposed. Besides the similarity algorithms, MD-PROM specifies a tree-based structure to represent the data provenance that identifies the origin of metadata as well as the values from which the metadata were derived. An algorithm for the integration of metadata and provenance tracing, called MetadataProv, is also proposed. The main contribution of this work is to improve the quality of the searches posed by the users of digital libraries. MD-PROM provides a single answer, free from redundancy and loss of relevant information related to queries on digital objects metadata from different digital libraries. In addition, provenance information is retrieved allowing the user to verify the accuracy and the reliability of the metadata returned by queries on integrated digital library systems. There are also reports on several experiments, which evaluate the quality of the deduplication of digital objects comparing the proposed technique with other approaches.

Os mecanismos tradicionais de consulta a bases de dados, que utilizam o critério de igualdade, têm se tornado ineficazes quando os dados armazenados possuem variações tanto ortográficas quanto de formato. Nesses casos, torna-se necessário o uso de funções de similaridade ao invés dos operadores booleanos. Os mecanismos de consulta por similaridade retornam um ranking de elementos ordenados pelo seu valor de similaridade em relação ao objeto consultado. Para delimitar os elementos desse ranking que efetivamente fazem parte do resultado pode-se utilizar um limiar de similaridade. Entretanto, a definição do limiar de similaridade adequado é complexa, visto que este valor varia de acordo com a função de similaridade usada e a semântica dos dados consultados. Uma das formas de auxiliar na definição do limiar adequado é avaliar a qualidade do resultado de consultas que utilizam funções de similaridade para diferentes limiares sobre uma amostra da coleção de dados. Este trabalho apresenta um método automático de estimativa da qualidade de funções de similaridade através de medidas de revocação e precisão computadas para diferentes limiares. Os resultados obtidos a partir da aplicação desse método podem ser utilizados como metadados e, a partir dos requisitos de uma aplicação específica, auxiliar na definição do limiar mais adequado. Este processo automático utiliza métodos de agrupamento por similaridade, bem como medidas para validar os grupos formados por esses métodos, para eliminar a intervenção humana durante a estimativa de valores de revocação e precisão. / Traditional database query mechanisms, which use the equality criterion, have become inefficient when the stored data have spelling and format variations. In such cases, it's necessary to use similarity functions instead of boolean operators. Query mechanisms that use similarity functions return a ranking of elements ordered by their score in relation to the query object. To define the relevant elements that must be returned in this ranking, a threshold value can be used. However, the definition of the appropriated threshold value is complex, because it depends on the similarity function used and the semantics of the queried data. One way to help to choose an appropriate threshold is to evaluate the quality of similarity functions results using different thresholds values on a database sample. This work presents an automatic method to estimate the quality of similarity functions through recall and precision measures computed for different thresholds. The results obtained by this method can be used as metadata and, through the requirements of an specific application, assist in setting the appropriated threshold value. This process uses clustering methods and cluster validity measures to eliminate human intervention during the process of estimating recall and precision.

Por causa da grande quantidade de dados de trajetórias producidos por dispositivos móveis, existe um aumento crescente das necessidades de mecanismos para extrair conhecimento a partir desses dados. A maioria dos trabalhos existentes focam nas propriedades geometricas das trajetorias, mas recentemente surgiu o conceito de trajetórias semânticas, nas quais a informação da geografia por baixo da trajetória é integrada aos pontos da trajetória. Nesse novo conceito, trajetórias são observadas como um conjunto de stops e moves, onde stops são as partes mais importantes da trajetória. Os stops e moves são computados pela intersecção das trajetórias com o conjunto de objetos geográficos dados pelo usuário. Nessa dissertação será apresentada uma solução alternativa a descoberta de stops, com a capacidade de achar lugares de interesse que não são esperados pelo usuário. A solução proposta é um método de clusterização espaço-temporal, baseado na velocidade, para ser aplicado em uma trajetória. Foram comparadas duas abordagens diferentes com experimentos baseados em dados reais e mostrado que a computação de stops usando o conceito de velocidade pode ser interessante para várias applicações. / Because of the large amount of trajectory data produced by mobile devices, there is an increasing need for mechanisms to extract knowledge from this data. Most existing works have focused on the geometric properties of trajectories, but recently emerged the concepts of semantic trajectories, in which the background geographic information is integrated to trajectory sample points. In this new concept, trajectories are observed as a set of stops and moves, where stops are the most important parts of the trajectory. Stops and moves have been computed by testing the intersection of trajectories with a set of geographic objects given by the user. In this dissertation we present an alternative solution with the capability of finding interesting places that are not expected by the user. The proposed solution is a spatio-temporal clustering method, based on speed, to work with single trajectories. We compare the two different approaches with experiments on real data and show that the computation of stops using the concept of speed can be interesting for several applications.

A abordagem de desenvolvimento dirigido por modelos (DDM) propõe que modelos (e transformações entre modelos) assumam o papel principal no desenvolvimento de sistemas. Entretanto, não há uma notação consensual para modelagem de persistência baseada em arcabouços de mapeamento objeto-relacional: enquanto a UML não possui recursos específicos para a modelagem de persistência, o modelo entidade-relacionamento não expressa os conceitos dinâmicos existentes na UML. Este trabalho propõe o perfil UML MD-JPA (Model Driven JPA) para a modelagem de persistência baseada na já difundida API de persistência Java (JPA), buscando a modelagem dos elementos persistentes e transientes de forma mais coerente e integrada. São especificadas as principais características do perfil MD-JPA, assim como a maneira pela qual modelos que adotam este perfil podem ser transformados em implementação Java, através de transformações de modelos propostas em uma abordagem DDM. Por fim, uma ferramenta de código livre foi desenvolvida para disponibilizar para comunidade os resultados deste trabalho. / The model driven development (MDD) approach proposes that models (and modelto- model transformations) play the main role on system development. However, there is not a consensual notation to model persistence based upon object relational mapping frameworks: while UML lacks specific resources for persistence modeling, the entityrelationship model does not make reference to the dynamic concepts existing in UML. This work proposes MD-JPA, a UML profile for persistence modeling based on the well-known Java Persistence API (JPA), pursuing the modeling of transient and persistent elements in a more coherent and integrated way. This work describes the main characteristics of MD-JPA as well as the way that models that adopt such profile can them be used to generate a Java implementation by the application of the proposed model transformations on a MDD approach. Finally, an open source tool was developed to make the results of this work available to the community.

Arquiteturas paralelas modernas têm hierarquias de memória complexas, que consistem de vários níveis de memórias cache privadas e compartilhadas, bem como Non-Uniform Memory Access (NUMA) devido a múltiplos controladores de memória por sistema. Um dos grandes desafios dessas arquiteturas é melhorar a localidade e o balanceamento de acessos à memória de tal forma que a latência média de acesso à memória é reduzida. Dessa forma, o desempenho e a eficiência energética de aplicações paralelas podem ser melhorados. Os acessos podem ser melhorados de duas maneiras: (1) processos que acessam dados compartilhados (comunicação entre processos) podem ser alocados em unidades de execução próximas na hierarquia de memória, a fim de melhorar o uso das caches. Esta técnica é chamada de mapeamento de processos. (2) Mapear as páginas de memória que cada processo acessa ao nó NUMA que ele está sendo executado, assim, pode-se reduzir o número de acessos a memórias remotas em arquiteturas NUMA. Essa técnica é conhecida como mapeamento de dados. Para melhores resultados, os mapeamentos de processos e dados precisam ser realizados de forma integrada. Trabalhos anteriores nesta área executam os mapeamentos separadamente, o que limita os ganhos que podem ser alcançados. Além disso, a maioria dos mecanismos anteriores exigem operações caras, como traços de acessos à memória, para realizar o mapeamento, além de exigirem mudanças no hardware ou na aplicação paralela. Estes mecanismos não podem ser considerados soluções genéricas para o problema de mapeamento. Nesta tese, fazemos duas contribuições principais para o problema de mapeamento. Em primeiro lugar, nós introduzimos um conjunto de métricas e uma metodologia para analisar aplicações paralelas, a fim de determinar a sua adequação para um melhor mapeamento e avaliar os possíveis ganhos que podem ser alcançados através desse mapeamento otimizado. Em segundo lugar, propomos um mecanismo que executa o mapeamento de processos e dados online. Este mecanismo funciona no nível do sistema operacional e não requer alterações no hardware, os códigos fonte ou bibliotecas. Uma extensa avaliação com múltiplos conjuntos de carga de trabalho paralelos mostram consideráveis melhorias em desempenho e eficiência energética. / Reducing the cost of memory accesses, both in terms of performance and energy consumption, is a major challenge in shared-memory architectures. Modern systems have deep and complex memory hierarchies with multiple cache levels and memory controllers, leading to a Non-Uniform Memory Access (NUMA) behavior. In such systems, there are two ways to improve the memory affinity: First, by mapping tasks that share data (communicate) to cores with a shared cache, cache usage and communication performance are improved. Second, by mapping memory pages to memory controllers that perform the most accesses to them and are not overloaded, the average cost of accesses is reduced. We call these two techniques task mapping and data mapping, respectively. For optimal results, task and data mapping need to be performed in an integrated way. Previous work in this area performs the mapping only separately, which limits the gains that can be achieved. Furthermore, most previous mechanisms require expensive operations, such as communication or memory access traces, to perform the mapping, require changes to the hardware or to the parallel application, or use a simple static mapping. These mechanisms can not be considered generic solutions for the mapping problem. In this thesis, we make two contributions to the mapping problem. First, we introduce a set of metrics and a methodology to analyze parallel applications in order to determine their suitability for an improved mapping and to evaluate the possible gains that can be achieved using an optimized mapping. Second, we propose two automatic mechanisms that perform task mapping and combined task/data mapping, respectively, during the execution of a parallel application. These mechanisms work on the operating system level and require no changes to the hardware, the applications themselves or their runtime libraries. An extensive evaluation with parallel applications from multiple benchmark suites as well as real scientific applications shows substantial performance and energy efficiency improvements that are significantly higher than simple mechanisms and previous work, while maintaining a low overhead.

A previsão de séries temporais financeiras tem sido um tópico popular da literatura nos últimos anos. Contudo, embora muitos estudos de previsão de séries temporais foquem na previsão exata de valores futuros, defendemos que este tipo de previsão é de difícil aplicação em cenários reais, sendo mais vantajoso transformar este problema de previsão em um problema de classificação que indique se a série temporal irá subir ou descer no próximo período. Neste trabalho é proposto um método de compra e venda de ações baseado nas previsões feitas por dois ensembles de redes neurais adaptados para diferentes perfis de investimento: um para investidores moderados e outro para investidores mais agressivos. Os resultados desses ensembles preveem se determinada ação irá subir ou descer no próximo período ao invés de prever seus valores futuros, permitindo que se criem recomendações de operações de compra ou venda para o próximo período de tempo. A criação de tais ensembles, contudo, pode encontrar dificuldades no fato de que cada mercado se comporta de uma maneira diferente: fatores como a sazonalidade e a localidade da bolsa de valores são determinantes no desenvolvimento das redes neurais apropriadas. Para mostrar a eficiência do nosso método em diferentes situações, o mesmo é avaliado exaustivamente em dois conjuntos de dados diferentes: os mercados de ações norteamericano (S&P 500) e brasileiro (Bovespa). Operações reais foram simuladas nestes mercados e fomos capazes de lucrar em 89% dos casos avaliados, superando os resultados das abordagens comparativas na grande maioria dos casos. / Financial time series prediction has been a hot topic in the last years. However, although many time series prediction studies focus on the exact prediction for future values, we defend that this kind of prediction is hard to apply in real scenarios, being more profitable to transform the prediction problem into a classification problem that indicates if the time series is going to raise or fall in the next period. In this work we propose a stock buy and sell method based on predictions made by two neural network ensembles adjusted for different investment profiles: one for moderate investors and another for aggressive investors. The results of these ensembles predict if certain stock will raise of fall in the next time period instead of predicting its future values, allowing the creation of buy and sell operations recommendations for the next time period. The creation of such ensembles, however, can find difficulties in the fact that each market behaves in a different manner: factors as the seasonality and the location of the stock market are determinant in the development of the appropriate neural networks. To show the efficiency of our method in different situations, it is tested exhaustively in two differents datasets: the north american (S&P 500) and brazilian (Bovespa) stock markets. Real operations were simulated in these markets and we were able to profit in 89% of the tested cases, outperforming the results of the comparative approaches in most of the cases.

A utilização de modelos orientados a objetos na especificação de sistemas de informação promove mudanças radicais na maneira como estes são analisados, projetados e implementados. No entanto, certos aspectos relacionados evolução dinâmica do comportamento e dos valores das propriedades dos objetos não são plenamente satisfeitos através destes modelos. TF-ORM introduz novos conceitos, estendendo o modelo de orientação a objetos a fim de suportá-los. Advindo do modelo de objetos com papeis (ORM), TF-ORM divide o comportamento dos objetos nos diversos papeis que estes podem desempenhar. São introduzidos conceitos para modelagem dos aspectos tempo-dependentes das aplicações, incluindo utilização de marcas de tempo associadas aos objetos e instancias de papeis, e aos valores das propriedades com variação dinâmica, bem como a definidas de domínios temporais e uma linguagem de lógica temporal. TF-ORM permite a definição de restrições sobre o comportamento dinâmico das instâncias, através de regras de transição de estado, e sobre os valores das propriedades, através de regras de restrição de integridade. Uma abordagem de implementação TF-ORM deve levar em consideração o conjunto destes aspectos, em especial: (i) suporte ao conceito de papeis, permitindo a criação de instâncias multiples e paralelas; (ii) suporte aos conceitos tempo-dependentes, incluindo a definição de timestamps e domínios de dados temporais; e (iii) suporte ao mecanismo de regras de transição de estado e regras de integridade. Este trabalho apresenta um estudo para implementação do modelo TFORM sobre o sistema de gerencia de banco de dados orientado a objetos 02, o qual suporta plenamente os conceitos do modelo de orientação a objetos e os conceitos básicos de bancos de dados de segunda geração. Dentro deste estudo são analisadas as possibilidades de mapeamento do modelo de objetos com papeis para o modelo tradicional de orientação a objetos. Da mesma forma, requisitos para implementação de aspectos temporais são analisados. O modelo de regras TF-ORM. baseado no estudo de diversos modelos de implementação, e mapeado para um modelo de regras E-C-A (evento-condicaoacao), as quais permitem a transformação do 02 em um sistema de bancos de dados ativo, capaz de responder a estímulos não diretamente ligados a requisições de usuários. A abordagem de implementação apresentada permite a especificação de grande parte da funcionalidade do modelo TF-ORM. A fim de certificar sua correção, e proposta uma ferramenta de tradução e desenvolvido um estudo de caso utilizando notação gráfica para especificação de requisitos TF-ORM. / The information systems' requirements specification model TF-ORM extends the object-oriented model, splitting the object behavior in different roles that it can perform. In addition, introduces the support to dynamic properties, temporal domains, state transition rules, and constraints. This work presents a TF-ORM implementation approach to the object-oriented database management system 02. The use of object-oriented models in information systems" specification radically changes the manner in which this systems are analyzed. designed, and implemented. However, some aspects related to dynamic behavior and property value evolution are not fully satisfied through these models. TF-ORM introduces a set of new concepts, extending object-oriented model to support these aspects. Originated in the object with roles model (ORM), TF-ORM divides the objects behavior in the different roles that it can perform. Are introduced concepts to model time-dependent aspects, including timestamps associated to objects and roles instances. and to values of dynamic properties. as well as the temporal domain specification and a temporal logic language are supported. TF-ORM allows the definition of constraints over the dynamic behavior of the instances, through state transition rules, and over the property values, through integrity constraints. A TF-ORM implementation approach must consider all of these aspects, specially: (i) support to roles concept, allowing the creation of multiple and parallel instances; (ii) support to time-dependents concepts, including timestamps definition and temporal data domains; and (iii) support to state transition rules and integrity constraints. This work presents a study to implement the TF-ORM model over 02, an object-oriented database management system that supports entirely object-oriented and databases' second generation requirements. This study analyses the possibilities to mapping roles to traditional object-oriented model, and temporal aspects implementation requirements. The TF-ORM rules model, based on the study of many implementation models, is mapped to a E-C-A (event-condition-action) rules model. E-C-A rules allow transforming 02 in an active database, able to answer impulses not directly generated by users' requirements. The implementation approach presented allows the specification of multiples aspects of the TF-ORM functionality. To certificate its correctness, is proposed a translate tool, and developed a study of case, using a graphical notation to TF-ORM requirements specification.

A cada dia cresce a importância da integração de informações geográficas, em virtude da facilidade de intercambiar dados através da Internet e do alto custo de produção deste tipo de informação. Com o advento da web semântica, o uso de ontologias para descrever informações geográficas está se tornando popular. Para permitir a integração, um dos estágios no qual muitas pesquisas estão focando é o chamado matching das ontologias geográficas. Matching consiste na medida de similaridade entre os elementos de duas ou mais ontologias geográficas. Estes elementos são chamados de conceitos e instâncias. O principal problema enfrentado no matching de ontologias é que estas podem ser descritas por diferentes pessoas (ou grupos), utilizando vocabulários diferentes e perspectivas variadas. No caso de ontologias geográficas os problemas são ainda maiores, em razão das particularidades da informação geográfica (geometria, localização espacial e relacionamentos espaciais), em função da falta de um modelo para descrição de ontologias geográficas amplamente adotado e, também, porque as ontologias são, muitas vezes, descritas em diferentes níveis de granularidade semântica. Estas particularidades das ontologias geográficas torna os matchers convencionais inadequados para o matching de ontologias geográficas. Por outro lado, os matchers existentes para o domínio geográfico são bastante limitados e somente funcionam para ontologias descritas em um modelo específico. Com o objetivo de superar essas limitações, neste trabalho são apresentados algoritmos e expressões (métricas) para medir a similaridade entre duas ontologias geográficas efetivamente, tanto em nível de instâncias quanto em nível de conceitos. Os algoritmos propostos combinam métricas para medir a similaridade considerando os aspectos não geográficos dos conceitos e instâncias com expressões criadas especificamente para tratar as características geográficas. Além disto, este trabalho também propõe um modelo para ontologia geográfica genérico, que pode servir como base para a criação de ontologias geográficas de forma padronizada. Este modelo é compatível com as recomendações do OGC e é a base para os algoritmos. Para validar estes algoritmos foi criada uma arquitetura de software chamada IG-MATCH a qual apresenta também a possibilidade de enriquecer a semântica das ontologias geográficas com relacionamentos topológicos e do tipo generalização/especialização através da análise de suas instâncias. / Integration of geographic information is becoming more important every day, due to the facility to exchange data through the Internet and the high cost to produce them. With the semantic web, the description of geographic information using ontologies is getting popular. To allow the integration, one of the steps in which many researches are focusing is the matching of geographic ontologies. A matching consists on measuring the similarity of the elements, namely either concepts or instances, of two (or more) given ontologies. The main problem with ontology matching is that the ontologies may be described by different communities, using different vocabularies and different perspectives. For geographic ontologies the difficulties may be even worse, for the particularities of the geographic information (geometry, location and spatial relationships) as well as due to the lack of a widely accepted geographic ontology model, and because the ontologies are usually described at different semantic granularities. The specificities of geographic ontologies make conventional matchers not suitable for matching geographic ontologies. On the other hand, the existing geographic ontology matchers are considerably limited in their functionality and deal with ontologies described in a particular perspective. To overcome the current limitations, in this work we present a number of similarity measurement expressions and algorithms to efficiently match two geographic ontologies, at both the concept and instance-level. These algorithms combine expressions used to assess the similarity of the so-called conventional features with expressions tailor made for covering the geographic particularities. Furthermore, this research also proposes a geographic ontology meta-model to serve as a basis for the development of geographic ontologies in order to standardize their description. This model is compliant with the OGC recommendations and is the basis upon which the algorithms are defined. For the evaluation of the algorithms, a software architecture called IG-MATCH was created with an additional feature of making possible to enrich the geographic ontologies with topological relationships and parent-child relationships by the analysis of the instances.

A maioria das empresas interage com seus clientes através de computadores. Com o passar do tempo está armazenado nos computadores um histórico da atividade da empresa que pode ser explorado para a melhoria do processo de tomada de decisões. Ferramentas de descoberta de conhecimento em bancos de dados exploram este histórico a fim de extrair vários tipos de informação. Um dos tipos de informação que pode ser extraída destes tipos de bancos de dados são as regras de associação que consistem em relacionamentos ou dependências importantes entre itens tal que a presença de alguns itens em uma transação irá implicar a presença de outros itens na mesma transação. Neste trabalho são aplicadas técnicas de descoberta de conhecimento na área do comércio varejista de confecção. Foram detectadas algumas peculiaridades dos bancos de dados desta área sendo proposto um novo algoritmo para melhorar o desempenho da tarefa de extração de regras de associação. Para a validação dos resultados apresentados pelo algoritmo foi desenvolvido o protótipo de uma ferramenta para extração de regras de associação. Foram realizados experimentos com bancos de dados reais de uma empresa da área de comércio varejista de confecção para análise de desempenho do algoritmo.

A computação ubíqua define que a computação deve estar presente em ambientes para auxiliar o usuário na realização de suas tarefas diárias de forma eficiente. Para que isto aconteça, sistemas considerados ubíquos devem ser conhecedores do contexto e devem adaptar seu funcionamento em relação aos contextos capturados do ambiente. Informações de contexto podem ser representadas de diversas formas em sistemas computacionais e pesquisas recentes demonstram que a representação destas informações baseada em ontologias apresenta vantagens importantes se comparada à outras soluções, destacando-se principalmente o alto nível de expressividade e a padronização de linguagens para a representação de ontologias. Informações consideradas específicas de domínio são frequentemente representadas em bancos de dados relacionais. Esta diferença em relação a modelos de representação, com o uso de ontologias para representação de contexto e representação relacional para informações de domínio, implica em uma série de problemas no que se refere à adaptação e distribuição de conteúdo em arquiteturas ubíquas. Dentre os principais problemas pode-se destacar a dificuldade de alinhamento entre as informações de domínio e de contexto, a dificuldade na distribuição destas informações entre arquiteturas ubíquas e as diferenças entre modelagens de contexto e de domínio (o conhecimento sobre os objetos do domínio). Este trabalho apresenta um framework de consulta entre informações de contexto e informações de domínio. Com a aplicação deste framework, a recuperação contextualizada de informações se tornou possível, utilizando a expressividade necessária para a modelagem de contexto através de ontologias e utilizando esquemas relacionais previamente definidos e utilizados por sistemas de informação. Para realizar a avaliação do framework, o mesmo foi aplicado em um ambiente baseado no cenário motivador de pesquisa, que descreve possíveis situações de utilização de tecnologias ubíquas. Através da aplicação do framework no cenário motivador, foi possível verificar que a proposta foi capaz de realizar a integração entre contexto e domínio e permitiu estender a filtragem de consultas relacionais. / Ubiquitous computing defines the computer must be present in environments to assist the user to perform their daily tasks efficiently. Thus, ubiquitous systems must be aware of the context and should adapt its operation in relation to the captured environment contexts. Context information can be represented in different ways in computer systems, and recent research shows that the representation of context in ontologies offers important advantages when compared to other solutions, in particular, the high level of expressiveness and the standardization of languages for representation of ontologies. Domain specific information is frequently maintained in relational databases. This difference of representation models, using ontologies for context representation and relational representation to domain information, involves a number of problems as the adjustment and distribution of content in ubiquitous architectures. Related problems include the difficulty of alignment between field and context information, the difficulty in the distribution of information between ubiquitous architectures, and differences between the context and domain modeling (knowledge about the domain objects). This PhD thesis presents a framework of query for context information and domain information. On applying this framework, contextualized information retrieval becomes possible using the expressiveness required for context modeling using ontologies, and using relational schemas previously defined and used by information systems. In order to evaluate the framework, it was applied in an environment based on the motivating scenario. It was possible to verify that the framework was able to accomplish the integration of context and domain, and allowed the extension of the filtering relational queries.