232f. / Submitted by Suelen Reis (suziy.ellen@gmail.com) on 2013-05-07T15:49:27Z No. of bitstreams: 1 Tese Simone Ferreira.pdf: 4711701 bytes, checksum: fbd56a5b43ebbc72909f81d30dcefc20 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Meirelles(rodrigomei@ufba.br) on 2013-05-08T11:41:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese Simone Ferreira.pdf: 4711701 bytes, checksum: fbd56a5b43ebbc72909f81d30dcefc20 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-05-08T11:41:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Simone Ferreira.pdf: 4711701 bytes, checksum: fbd56a5b43ebbc72909f81d30dcefc20 (MD5) Previous issue date: 2008 / Há tempos a televisão tem sido o veículo de comunicação mais utilizado por pessoas de diversas partes do mundo para obter informações e entretenimento. A TV passou por diferentes transformações tecnológicas que vão do colorido da imagem à transmissão de programas gravados em aparelho de DVD. Além destas mudanças operacionais outras ocorreram, a exemplo das transmissões via antena terrestre (VHF) ou por satélite, cabo e pela internet (WebTV). Entretanto, a grande transformação é, sem dúvida, a digitalização do sinal emitido para cada aparelho. Este sinal que era por ondas eletromagnéticas agora é por dígitos (0 e 1). A era TV Digital traz melhoria não só na qualidade do som e da imagem, mas sinaliza possibilidades como a interatividade, a conectividade à internet, a mobilidade, a portabilidade, a multiprogramação entre outras. A plasticidade do digital permite uma estrutura em rede horizontal e descentralizada. Contudo, estas transformações dependem de escolhas políticas, econômicas e tecnológicas. Nesse sentido, é necessário um amplo debate na sociedade para que possamos definir o que queremos com a TV digital. No Brasil, o Sistema Brasileiro de Televisão Digital (SBTVD) foi instituído por meio do Decreto 4.901/2003 que estabelece a formação de uma rede para a educação a distância e a promoção da inclusão social. No entanto, estes objetivos foram suplantados pelos interesses econômicos das grandes emissoras de televisão do país que influenciaram o governo na sua escolha por um modelo de TV digital que inviabilizou a concretização desses objetivos. Para a área da educação é frustrante o investimento numa televisão que trará apenas melhorias de som e imagem. Estas mudanças são pífias para o grande potencial que esta nova mídia pode oferecer. Diante deste cenário, buscou-se como objetivo desta pesquisa analisar as potencialidades da TV digital no Brasil e identificar os elementos necessários para a sua utilização nos sistemas de educação, na perspectiva de construção de redes digitais de comunicação aberta e descentralizada que possibilitem uma produção colaborativa e o compartilhamento de saberes e culturas. Assim, investigamos os aspectos político, econômico, tecnológico e educacional do SBTVD e a implantação da TV digital em Portugal. Identificamos também as possibilidades de utilização do Serviço de Apoio ao Professor em Sala de Aula (SAPSA) na educação. Este serviço foi desenvolvido pelo CPqD e está sendo utilizado numa escola pública municipal em Hortolândia-SP. Como resultado deste trabalho, constatamos a potencialidade da TV digital na formação de redes de colaboração necessárias para o desenvolvimento da educação. Cabe igualmente aos responsáveis pelos sistemas de educação e a nós educadores evidenciarmos que queremos uma TV digital que possibilite a construção de redes colaborativas, cujos elementos estruturais sejam a interatividade, o uso de interfaces livres e a conectividade, de maneira que possibilitem aos sujeitos serem interagentes na produção de culturas, saberes e educações. / Salvador

Um indicador importante na área acadêmica está relacionado ao grau de impacto de uma publicação, o que pode auxiliar na avaliação da qualidade e do grau de internacionalização de uma instituição. Para melhor delimitar esse indicador torna-se necessária a realização de uma análise das redes de colaboração dos autores envolvidos. Considerando que o modelo de dados relacional é o modelo predominante dos bancos de dados atuais, observa-se que a análise das redes de colaboração é prejudicada pelo fato desse modelo não atender, com o mesmo desempenho, a todos os tipos de consultas realizadas. Uma alternativa para executar as consultas que perdem desempenho no modelo de banco de dados relacional é a utilização do modelo de banco de dados orientado a grafos. Porém, não é claro quais parâmetros podem ser utilizados para definir quando utilizar cada um dos modelos de bancos de dados. Assim, este trabalho tem como objetivo fazer uma análise de consultas que, a partir da sintaxe da consulta e do ambiente de execução, possa apontar o modelo de dados mais adequado para execução da referida consulta. Com essa análise, é possível delimitar em que cenários uma integração entre o modelo relacional e o orientado a grafos é mais adequada. / An important indicator in the academic area is related to the degree of impact of a publication that can help in evaluating the quality and degree of internationalization in academic institutions. One approach to better understand the aforementioned indicator is analyzing the collaboration network formed by each researcher. In order to analyze this network, several alternatives use the well known relational data model which is predominant in most databases used today. Even though this model is widely used, it has a performance drawback when some types of queries are performed. For overcoming this drawback, certain alternatives are using a graph-oriented database model which is similar to a collaboration network model. However, it is unclear what parameters can be used to define when to use a relational or graph-oriented model. In this work, we propose an analysis of queries that, from the syntax of a query and the execution environment, can point to the most suitable data model for the execution given a specific query. With this query analysis, it is possible to delimit in which scenarios an integration between the relational and the graph-oriented models is more appropriate.

À medida que a inovação se torna um ponto fundamental para a agregação de valor das empresas, o seu gerenciamento torna-se uma ferramenta essencial para garantir a competitividade das organizações no mercado. Neste contexto, a cooperação universidade-empresa surge como uma alternativa externa às empresas para o desenvolvimento de suas aptidões inovadoras. Considerando a importância destas cooperações para o desenvolvimento econômico, a presente pesquisa teve como objetivo o mapeamento das redes de relacionamentos a partir dos projetos de desenvolvimento tecnológico desenvolvidos entre as empresas multinacionais brasileiras, suas subsidiárias e universidades ou institutos de pesquisas, por meio das concessões de patentes, que abrangem os modelos de invenção, de modelo de utilidade, depositados em bancos nacional e internacional. O estudo é uma pesquisa qualitativa, com abordagem descritiva, utilizando o método de levantamento de dados secundários dos bancos de pedidos de patentes nacional (Instituto Nacional de Propriedade Industrial - INPI) e internacional (Escritório Europeu de Patentes - EPO). O universo da pesquisa abrange quatro empresas multinacionais brasileiras, do setor de extração ou de transformação de recursos naturais, que desenvolvem atividades de Pesquisa e Desenvolvimento em processos de cooperação tecnológica. As patentes concedidas para estas empresas foram analisadas com o intuito de se verificar quais destes documentos envolviam projetos de cooperação tecnológica; e a partir do uso da análise de redes sociais examinou-se e mapeou-se as estruturas das redes de relacionamentos, destas organizações com suas subsidiarias e universidades ou institutos de pesquisa. Esta pesquisa demonstra o processo de cooperação tecnológica no Brasil e sua dinâmica, enfatizando a importância do envolvimento em redes de cooperação para o fortalecimento da inovação tecnológica nas organizações. / As innovation becomes a fundamental issue to aggregate value to companies, its management is an essential tool to guarantee market competitiveness among organizations. In this context, university-industry collaboration appears as an external alternative for companies to develop their innovation aptitudes. Considering the importance of these collaborations for economic growth, the present research aims at mapping relationships networks among Brazilian multinational companies, their subsidiaries and research institutes or universities through patent concessions, registered in national and international databases. This is a descriptive qualitative study based on secondary data methodology research from national and international patent databases (INPI National Institute for Industrial Property and EPO European Patent Office). The research includes four Brazilian multinational companies from the natural resource extraction and transformation industry involved in research and development collaboration with other organizations. Their patents have been analyzed in order to verify which documents are involved in technology cooperation projects; thereafter, the social network analysis has been used to study relationship structures and map their collaboration networks. This research demonstrates the collaboration process and its dynamics in Brazil and shows the importance of being involved in collaboration networks that will strengthen technological innovation in organizations.

À medida que a inovação se torna um ponto fundamental para a agregação de valor das empresas, o seu gerenciamento torna-se uma ferramenta essencial para garantir a competitividade das organizações no mercado. Neste contexto, a cooperação universidade-empresa surge como uma alternativa externa às empresas para o desenvolvimento de suas aptidões inovadoras. Considerando a importância destas cooperações para o desenvolvimento econômico, a presente pesquisa teve como objetivo o mapeamento das redes de relacionamentos a partir dos projetos de desenvolvimento tecnológico desenvolvidos entre as empresas multinacionais brasileiras, suas subsidiárias e universidades ou institutos de pesquisas, por meio das concessões de patentes, que abrangem os modelos de invenção, de modelo de utilidade, depositados em bancos nacional e internacional. O estudo é uma pesquisa qualitativa, com abordagem descritiva, utilizando o método de levantamento de dados secundários dos bancos de pedidos de patentes nacional (Instituto Nacional de Propriedade Industrial - INPI) e internacional (Escritório Europeu de Patentes - EPO). O universo da pesquisa abrange quatro empresas multinacionais brasileiras, do setor de extração ou de transformação de recursos naturais, que desenvolvem atividades de Pesquisa e Desenvolvimento em processos de cooperação tecnológica. As patentes concedidas para estas empresas foram analisadas com o intuito de se verificar quais destes documentos envolviam projetos de cooperação tecnológica; e a partir do uso da análise de redes sociais examinou-se e mapeou-se as estruturas das redes de relacionamentos, destas organizações com suas subsidiarias e universidades ou institutos de pesquisa. Esta pesquisa demonstra o processo de cooperação tecnológica no Brasil e sua dinâmica, enfatizando a importância do envolvimento em redes de cooperação para o fortalecimento da inovação tecnológica nas organizações. / As innovation becomes a fundamental issue to aggregate value to companies, its management is an essential tool to guarantee market competitiveness among organizations. In this context, university-industry collaboration appears as an external alternative for companies to develop their innovation aptitudes. Considering the importance of these collaborations for economic growth, the present research aims at mapping relationships networks among Brazilian multinational companies, their subsidiaries and research institutes or universities through patent concessions, registered in national and international databases. This is a descriptive qualitative study based on secondary data methodology research from national and international patent databases (INPI National Institute for Industrial Property and EPO European Patent Office). The research includes four Brazilian multinational companies from the natural resource extraction and transformation industry involved in research and development collaboration with other organizations. Their patents have been analyzed in order to verify which documents are involved in technology cooperation projects; thereafter, the social network analysis has been used to study relationship structures and map their collaboration networks. This research demonstrates the collaboration process and its dynamics in Brazil and shows the importance of being involved in collaboration networks that will strengthen technological innovation in organizations.

Um indicador importante na área acadêmica está relacionado ao grau de impacto de uma publicação, o que pode auxiliar na avaliação da qualidade e do grau de internacionalização de uma instituição. Para melhor delimitar esse indicador torna-se necessária a realização de uma análise das redes de colaboração dos autores envolvidos. Considerando que o modelo de dados relacional é o modelo predominante dos bancos de dados atuais, observa-se que a análise das redes de colaboração é prejudicada pelo fato desse modelo não atender, com o mesmo desempenho, a todos os tipos de consultas realizadas. Uma alternativa para executar as consultas que perdem desempenho no modelo de banco de dados relacional é a utilização do modelo de banco de dados orientado a grafos. Porém, não é claro quais parâmetros podem ser utilizados para definir quando utilizar cada um dos modelos de bancos de dados. Assim, este trabalho tem como objetivo fazer uma análise de consultas que, a partir da sintaxe da consulta e do ambiente de execução, possa apontar o modelo de dados mais adequado para execução da referida consulta. Com essa análise, é possível delimitar em que cenários uma integração entre o modelo relacional e o orientado a grafos é mais adequada. / An important indicator in the academic area is related to the degree of impact of a publication that can help in evaluating the quality and degree of internationalization in academic institutions. One approach to better understand the aforementioned indicator is analyzing the collaboration network formed by each researcher. In order to analyze this network, several alternatives use the well known relational data model which is predominant in most databases used today. Even though this model is widely used, it has a performance drawback when some types of queries are performed. For overcoming this drawback, certain alternatives are using a graph-oriented database model which is similar to a collaboration network model. However, it is unclear what parameters can be used to define when to use a relational or graph-oriented model. In this work, we propose an analysis of queries that, from the syntax of a query and the execution environment, can point to the most suitable data model for the execution given a specific query. With this query analysis, it is possible to delimit in which scenarios an integration between the relational and the graph-oriented models is more appropriate.

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Searching the Web involves more than sifting through a huge graph of pages and hyperlinks. Specific collaboration networks have emerged that serve domain-specific queries better by exploiting the principles and patterns that apply there. We continue this trend by suggesting heuristics and algorithms to mine the evolution of collaboration networks, to discover interesting roles played by entities. The first section of the dissertation introduces the concept of nurturers using the computer science research community as a case study, while the second section formulates three roles - scouts, promoters and connectors, played by ratings in collaborative filtering systems. Nurturers: Nurturing, a pervasive mammalian trait, naturally extends to most association networks that involve humans. The increased availability of digital and online data about associations lets researchers experiment with algorithms to gain insight into such phenomena. Consider some examples of nurturing: • Slashdot endorsement. Slashdot was not the first site to link to Firefox, but the publicity Firefox received from this association surely helped it become popular quickly. The phenomenon of many small websites crashing due to publicity received through Slashdot has become well known as the Slashdot Effect. • A VC (Venture Capitalist) seed-funding a new startup. This event has a high nurturing value if the startup’s valuation increases rapidly after the funding. • A blogger writing about a topic. Kim Cameron has nurtured the “Laws of Identity” topic if it later becomes the buzz in blog circles. A nurturer need not always be the innovator or originator. The evangelist who adopts a prodigal idea and launches it on its way to success can also be a nurturer. • A professor guiding his student through the art of scientific research and bootstrapping him into a vibrant research community. New nodes not only emerge around these nurturers, but also become important in the network. Knowing nurturers is useful especially in vertical search, where algorithms exploit the structure of specialized collaboration networks to make search more relevant: knowing early adopters of good web pages can make web-search fresher; a list of VCs ranked by their nurturing value is useful to people with new startup ideas; the list of top nurturers in computer science is a valuable resource for a student seeking to do research. This dissertation presents a framework for discovering nurturers by mining the evolution of an association network, and discusses heuristics and customizations that can be applied through a case study: finding the Best Nurturers in Computer Science Research. Roles of Ratings in Collaborative Filtering: Recommender systems aggregate individual user ratings into predictions of products or services that might interest visitors. The quality of this aggregation process crucially affects user experience and hence the effectiveness of recommenders in e-commerce. The dissertation presents a novel study that disaggregates global recommender performance metrics into contributions made by each individual rating, allowing us to characterize the many roles played by ratings in nearest neighbor collaborative filtering. In particular, we formulate three roles - scouts, promoters, and connectors that capture how users receive recommendations, how items get recommended, and how ratings of these two types are themselves connected (respectively). These roles find direct uses in improving recommendations for users, in better targeting of items, and most impor -tantly, in helping monitor the health of the system as a whole. For instance, they can be used to track the evolution of neighborhoods, to identify rating subspaces that do not contribute (or contribute negatively) to system performance, to enumerate users who are in danger of leaving, and to assess the susceptibility of the System to attacks such as shilling. The three rating roles presented here provide broad primitives to manage a recommender system and its community.

ARAÚJO, Eduardo Barbosa. Scientific Collaboration Networks from Lattes Database: Topology, Dynamics and Gender Statistics. 2016. 88 f. Tese (Doutorado em Física) - Programa de Pós-Graduação em Física, Departamento de Física, Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Edvander Pires (edvanderpires@gmail.com) on 2016-07-19T15:58:54Z No. of bitstreams: 1 2016_tese_ebaraujo.pdf: 3600069 bytes, checksum: a78e83ffda97c499e589b405da4da3c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Edvander Pires (edvanderpires@gmail.com) on 2016-07-19T15:59:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_tese_ebaraujo.pdf: 3600069 bytes, checksum: a78e83ffda97c499e589b405da4da3c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-19T15:59:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_tese_ebaraujo.pdf: 3600069 bytes, checksum: a78e83ffda97c499e589b405da4da3c8 (MD5) Previous issue date: 2016 / Understanding the dynamics of research production and collaboration may reveal better strategies for scientific careers, academic institutions and funding agencies. Here we propose the use of a large and multidisciplinary database of scientific curricula in Brazil, namely, the Lattes Platform, to study patterns of scientific production and collaboration. Detailed information about publications and researchers is available in this database. Individual curricula are submitted by the researchers themselves so that co-authorship is unambiguous. Researchers can be evaluated by scientific productivity, geographical location and field of expertise. Our results show that the collaboration network is growing exponentially for the last three decades, with a distribution of number of collaborators per researcher that approaches a power-law as the network gets older. Moreover, both the distributions of number of collaborators and production per researcher obey power-law behaviors, regardless of the geographical location or field, suggesting that the same universal mechanism might be responsible for network growth and productivity. We also show that the collaboration network under investigation displays a typical assortative mixing behavior, where teeming researchers (i.e., with high degree) tend to collaborate with others alike. Moreover, we discover that on average men prefer collaborating with other men than with women, while women are more egalitarian. This is consistently observed over all fields and essentially independent on the number of collaborators of the researcher. The solely exception is for engineering, where clearly this gender bias is less pronounced, when the number of collaborators increases. We also find that the distribution of number of collaborators follows a power-law, with a cut-off that is gender dependent. This reflects the fact that on average men produce more papers andhave more collaborators than women. We also find that both genders display the same tendency towards interdisciplinary collaborations, except for Exact and Earth Sciences, where women having many collaborators are more open to interdisciplinary research. / Compreender a dinâmica de produção e colaboração em pesquisa pode revelar melhores estratégias para carreiras científicas, instituições acadêmicas e agências de fomento. Neste trabalho nós propomos o uso de uma grande e multidisciplinar base de currículos científicos brasileira, a Plataforma Lattes, para o estudo de padrões em pesquisa científica e colaborações. Esta base de dados inclui informações detalhadas acerca de publicações e pesquisadores. Currículos individuais são enviados pelos próprios pesquisadores de forma que a identificação de coautoria não é ambígua. Pesquisadores podem ser classificados por produção científica, localização geográfica e áreas de pesquisa. Nossos resultados mostram que a rede de colaborações científicas tem crescido exponencialmente nas últimas três décadas, com a distribuição do número de colaboradores por pesquisador se aproximando de uma lei de potência à medida que a rede evolui. Além disso, ambas a distribuição do número de colaboradores e a produção por pesquisador seguem o comportamento de leis de potência, independentemente da região ou áreas, sugerindo que um mesmo mecanismo universal pode ser responsável pelo crescimento da rede e pela produtividade dos pesquisadores. Também mostramos que as redes de colaboração investigadas apresentam um típico comportamento assortativo, no qual pesquisadores de alto nível (com muitos colaboradores) tendem a colaborador com outros semelhantes. Em seguida, mostramos que homens preferem colaborar com outros homens enquanto mulheres são mais igualitárias ao estabelecer suas colaborações. Isso é consistentemente observado em todas as áreas e é essencialmente independente do número de colaborações do pesquisador. A única exceção sendo a área de Engenharia, na qual este viés é claramente menos pronunciado para pesquisadores com muitas colaborações. Também mostramos que o número de colaborações segue o comportamento de leis de potência, com um cutoff dependente do gênero. Isso se reflete no fato de que em média mulheres produzem menos artigos e têm menos colaborações que homens. Também mostramos que ambos os gêneros exibem a mesma tendência quanto a colaborações interdisciplinares, exceto em Ciências Exatas e da Terra, nas quais mulheres tendo mais colaboradores são mais propensas a pesquisas interdisciplinares.

O avanço da tecnologia nos últimos anos permitiu a criação de Sistemas de Informação com acesso a grandes bases de dados, abrindo diversas possibilidades de aplicações. Tem-se como exemplo a Internet, onde uma enorme quantidade de dados é gerada e publicada a todo momento por usuários ao redor do mundo. Com isso, aos poucos foi surgindo a necessidade de métodos para filtrar o conteúdo disponível de forma a permitir que um usuário pudesse focar apenas nos seus interesses. Nesse contexto surgiram os Sistemas de Recomendação e as Redes Sociais, onde, mais recentemente, surgiram trabalhos que apresentam abordagens para o uso de Sistemas de Recomendação no contexto acadêmico, de forma a aumentar a produtividade de grupos de pesquisa. Também têm sido bastante exploradas formas de se utilizar informações temporais em Sistemas de Recomendação de maneira a melhorar as recomendações feitas. O presente trabalho propõe uma abordagem de recomendação de colaborações acadêmicas utilizando a técnica de Análise de Séries Temporais, buscando melhorar os resultados obtidos por trabalhos anteriores. Foi realizado um experimento offline para avaliar o desempenho da abordagem proposta em relação às abordagens anteriores e um estudo de usuários para fazer uma análise mais profunda com feedback de usuários. Foram utilizadas métricas conhecidas das áreas de Recuperação de Informação e Sistemas de Recomendação, mas alguns resultados se mostraram inferiores em comparação com as abordagens existentes; outros, porém, foram similares. Também foram utilizadas algumas métricas de avaliação focadas em Sistemas de Recomendação, e os resultados obtidos foram similares em todas as abordagens testadas. / The advance of technology in recent years made possible the creation of Information Systems with access to large databases, opening many applications possibilities. There’s the Internet, for example, where a vast amount of data is generated and published all the time by users around the world. In this sense, the need for methods to filter the available content to enable users to focus only on their interests slowly emerged. In this context, Recommender Systems and Social Networks appeared, where, recently, works reporting approaches to provide recommendations in the academic context appeared, increasing the productivity of research groups. New ways to employ temporal information in Recommender Systems to make better recommendations are also being explored. The present work proposes an approach to academic collaborations recommendation using Time Series Analysis, aiming to improve results reported on previous and current works. An offline experiment was done to evaluate the proposed approach in comparison with other works and a user study was done to make a deeper analysis from user feedback. Known metrics from the Information Retrieval and Recommender Systems fields were used, and in some cases the results obtained were lower compared to the current methods but similar in others. Some evaluation metrics from Recommender Systems were also used, and the results were similar to all approaches.

O avanço da tecnologia nos últimos anos permitiu a criação de Sistemas de Informação com acesso a grandes bases de dados, abrindo diversas possibilidades de aplicações. Tem-se como exemplo a Internet, onde uma enorme quantidade de dados é gerada e publicada a todo momento por usuários ao redor do mundo. Com isso, aos poucos foi surgindo a necessidade de métodos para filtrar o conteúdo disponível de forma a permitir que um usuário pudesse focar apenas nos seus interesses. Nesse contexto surgiram os Sistemas de Recomendação e as Redes Sociais, onde, mais recentemente, surgiram trabalhos que apresentam abordagens para o uso de Sistemas de Recomendação no contexto acadêmico, de forma a aumentar a produtividade de grupos de pesquisa. Também têm sido bastante exploradas formas de se utilizar informações temporais em Sistemas de Recomendação de maneira a melhorar as recomendações feitas. O presente trabalho propõe uma abordagem de recomendação de colaborações acadêmicas utilizando a técnica de Análise de Séries Temporais, buscando melhorar os resultados obtidos por trabalhos anteriores. Foi realizado um experimento offline para avaliar o desempenho da abordagem proposta em relação às abordagens anteriores e um estudo de usuários para fazer uma análise mais profunda com feedback de usuários. Foram utilizadas métricas conhecidas das áreas de Recuperação de Informação e Sistemas de Recomendação, mas alguns resultados se mostraram inferiores em comparação com as abordagens existentes; outros, porém, foram similares. Também foram utilizadas algumas métricas de avaliação focadas em Sistemas de Recomendação, e os resultados obtidos foram similares em todas as abordagens testadas. / The advance of technology in recent years made possible the creation of Information Systems with access to large databases, opening many applications possibilities. There’s the Internet, for example, where a vast amount of data is generated and published all the time by users around the world. In this sense, the need for methods to filter the available content to enable users to focus only on their interests slowly emerged. In this context, Recommender Systems and Social Networks appeared, where, recently, works reporting approaches to provide recommendations in the academic context appeared, increasing the productivity of research groups. New ways to employ temporal information in Recommender Systems to make better recommendations are also being explored. The present work proposes an approach to academic collaborations recommendation using Time Series Analysis, aiming to improve results reported on previous and current works. An offline experiment was done to evaluate the proposed approach in comparison with other works and a user study was done to make a deeper analysis from user feedback. Known metrics from the Information Retrieval and Recommender Systems fields were used, and in some cases the results obtained were lower compared to the current methods but similar in others. Some evaluation metrics from Recommender Systems were also used, and the results were similar to all approaches.