Os Sistemas de Hipermídia (SH) vem se tornando cada vez mais populares em diversas áreas de aplicação, tais como educação, marketing, comércio elétrico, informação pessoal e serviços inteligentes de interface. Atualmente um dos principais ramos da pesquisa em SH são os Sistemas de Hipermídia Adaptativa (SHA) [BRU 96] [ESP 97], juntamente com as áreas relacionadas de Modelagem do Usuário (MU) e Interfaces Inteligentes (II). Uma das características mais criticas em um SHA é o modelo do usuário, uma representação dos objetivos, conhecimento, preferências, necessidades e desejos de seus usuários. A idéia é que usuários com diferentes perfis ou modelos estarão interessados em diferentes perfis de informação dentre as apresentadas em uma página hipermídia e podem também desejar navegar no sistema através de diferentes links. A ação adaptativa em um SHA é orientada de modo a oferecer a seus usuários informação hipermídia e navegação ajustados aos respectivos modelos. A adaptação é geralmente considerada de uma forma retroativa, onde as estruturas de apresentação e navegação são produzidas como simples reações evolução passada do modelo do usuário e a oportunidades oferecidas pelo ambiente. A adaptação proativa [PAL 98] adota a idéia de seleção e mesmo a geração ativa de hiperdocumentos que serão provavelmente interessante para um determinado usuário. O uso de modelos proativos para a obtenção de informação personalizada permite a antecipação das necessidades e demandas do usuário. Isto é obtido através do emprego de algum tipo de inferência sobre os objetos hipermídia disponíveis, restrita pelo conhecimento disponível no modelo do usuário. No presente trabalho propõe-se uma metodologia para a construção de SHA, através da integração de dois modelos proativos diferentes. O primeiro desses modelos possui características conexionistas e é orientado a navegação adaptativa. Este modelo destaca a representação comportamental dos links na rede, considerando a freqüência com que estes são percorridos. O processo de modelagem é balizado pelas leis de transitividade e reflexividade, que permitem representar proativamente o hiperespaço, simplesmente através da quantização de seus links, abstraindo o conteúdo de seus nodos. O segundo modelo trata dos aspectos semânticos do processamento de informações através da lógica das situações, que oferece um arcabouço formal para a representação, composição e inferência da relação de relevância entre os nodos de sistemas de hipermídia adaptativa. O ponto de partida são os conceitos de infon, documento e descritor, assim como a semântica da relação "é sobre" que pode existir entre diferentes documentos. A integração entre os dois modelos é realizada através da sobreposição das representações em um domínio compartilhado. Uma arquitetura genérica orientada a agentes para o desenvolvimento de sistemas de HA proativa é apresentada, centrada nos processos de interfaceamento, modelagem e adaptação. A tese se completa com o projeto e desenvolvimento de um sistema educacional online com adaptação proativa para a World Wide Web. Trabalhos futuros são propostos nas áreas da educação, sistemas de informações pessoais e o trabalho colaborativo de equipes. / Hypermedia Systems (HS) are becoming more and more popular in several application areas, like education, marketing, e-commerce, personal information and intelligent interface services. Currently, one of the main branches in HS research is Adaptive Hypermedia Systems (AHS) [BRU 96] [ESP 97], with its related technologies, like User Modeling (UM) and Intelligent Interfaces (II) . One of the most critical features in an AHS is the user model, a representation of the goals, knowledge, preferences, needs and desires of its users. The underlying idea is that users with different profiles or models will be interested in different pieces of information presented on a hypermedia page and may also want to use different links for navigation. The adaptation task performed by an AHS is oriented to assist users with personallytailored hypermedia information and navigation. Adaptation is in general viewed in a retroactive way where presentation and navigational structures are produced as simple reactions to the past evolution of the user model and environment opportunities. The proactive way [PAL 98] supports the idea of active selection or even the generation of hyperdocuments that will probably be interesting to a particular user. Use of proactive models in personal information gathering allows the anticipation of users needs and requests. This is achieved by applying some kind of inference over the available hypermedia objects, constrained by the knowledge present in the user model. In this work a methodology for AHS construction of is proposed, by means of the integration of two different proactive models. The first one has a conexionist trait and is oriented to adaptive navigation. This model enhances behavioral representation of the links in the network through the frequency in which they are activated. Modeling process is here controlled by the laws of transitivity and synmetry, allowing proactive representation of the hyperspace only by means of the links, with no regard for the nodes contents. The second model is related with semantic aspects of information processing through the theory of situations, which offers a formal framework for representing, composing and inference of the relevance relationship between nodes in AHS. The starting point here are the concepts of infon, document and descriptor, as the semantic of the aboutness relationship that may occur between documents. The integration of these two models is done by superposing the representations on a shared domain. An agent-oriented general architecture for the development of proactive AHS is presented, focusing interface, modeling and adaptation processes. The work is concluded with the project and development of a educational online system with proactive adaptation for the World Wide Web. Future work is proposed in the areas of education, personal information systems and collaborative development.

Os Sistemas de Hipermídia (SH) vem se tornando cada vez mais populares em diversas áreas de aplicação, tais como educação, marketing, comércio elétrico, informação pessoal e serviços inteligentes de interface. Atualmente um dos principais ramos da pesquisa em SH são os Sistemas de Hipermídia Adaptativa (SHA) [BRU 96] [ESP 97], juntamente com as áreas relacionadas de Modelagem do Usuário (MU) e Interfaces Inteligentes (II). Uma das características mais criticas em um SHA é o modelo do usuário, uma representação dos objetivos, conhecimento, preferências, necessidades e desejos de seus usuários. A idéia é que usuários com diferentes perfis ou modelos estarão interessados em diferentes perfis de informação dentre as apresentadas em uma página hipermídia e podem também desejar navegar no sistema através de diferentes links. A ação adaptativa em um SHA é orientada de modo a oferecer a seus usuários informação hipermídia e navegação ajustados aos respectivos modelos. A adaptação é geralmente considerada de uma forma retroativa, onde as estruturas de apresentação e navegação são produzidas como simples reações evolução passada do modelo do usuário e a oportunidades oferecidas pelo ambiente. A adaptação proativa [PAL 98] adota a idéia de seleção e mesmo a geração ativa de hiperdocumentos que serão provavelmente interessante para um determinado usuário. O uso de modelos proativos para a obtenção de informação personalizada permite a antecipação das necessidades e demandas do usuário. Isto é obtido através do emprego de algum tipo de inferência sobre os objetos hipermídia disponíveis, restrita pelo conhecimento disponível no modelo do usuário. No presente trabalho propõe-se uma metodologia para a construção de SHA, através da integração de dois modelos proativos diferentes. O primeiro desses modelos possui características conexionistas e é orientado a navegação adaptativa. Este modelo destaca a representação comportamental dos links na rede, considerando a freqüência com que estes são percorridos. O processo de modelagem é balizado pelas leis de transitividade e reflexividade, que permitem representar proativamente o hiperespaço, simplesmente através da quantização de seus links, abstraindo o conteúdo de seus nodos. O segundo modelo trata dos aspectos semânticos do processamento de informações através da lógica das situações, que oferece um arcabouço formal para a representação, composição e inferência da relação de relevância entre os nodos de sistemas de hipermídia adaptativa. O ponto de partida são os conceitos de infon, documento e descritor, assim como a semântica da relação "é sobre" que pode existir entre diferentes documentos. A integração entre os dois modelos é realizada através da sobreposição das representações em um domínio compartilhado. Uma arquitetura genérica orientada a agentes para o desenvolvimento de sistemas de HA proativa é apresentada, centrada nos processos de interfaceamento, modelagem e adaptação. A tese se completa com o projeto e desenvolvimento de um sistema educacional online com adaptação proativa para a World Wide Web. Trabalhos futuros são propostos nas áreas da educação, sistemas de informações pessoais e o trabalho colaborativo de equipes. / Hypermedia Systems (HS) are becoming more and more popular in several application areas, like education, marketing, e-commerce, personal information and intelligent interface services. Currently, one of the main branches in HS research is Adaptive Hypermedia Systems (AHS) [BRU 96] [ESP 97], with its related technologies, like User Modeling (UM) and Intelligent Interfaces (II) . One of the most critical features in an AHS is the user model, a representation of the goals, knowledge, preferences, needs and desires of its users. The underlying idea is that users with different profiles or models will be interested in different pieces of information presented on a hypermedia page and may also want to use different links for navigation. The adaptation task performed by an AHS is oriented to assist users with personallytailored hypermedia information and navigation. Adaptation is in general viewed in a retroactive way where presentation and navigational structures are produced as simple reactions to the past evolution of the user model and environment opportunities. The proactive way [PAL 98] supports the idea of active selection or even the generation of hyperdocuments that will probably be interesting to a particular user. Use of proactive models in personal information gathering allows the anticipation of users needs and requests. This is achieved by applying some kind of inference over the available hypermedia objects, constrained by the knowledge present in the user model. In this work a methodology for AHS construction of is proposed, by means of the integration of two different proactive models. The first one has a conexionist trait and is oriented to adaptive navigation. This model enhances behavioral representation of the links in the network through the frequency in which they are activated. Modeling process is here controlled by the laws of transitivity and synmetry, allowing proactive representation of the hyperspace only by means of the links, with no regard for the nodes contents. The second model is related with semantic aspects of information processing through the theory of situations, which offers a formal framework for representing, composing and inference of the relevance relationship between nodes in AHS. The starting point here are the concepts of infon, document and descriptor, as the semantic of the aboutness relationship that may occur between documents. The integration of these two models is done by superposing the representations on a shared domain. An agent-oriented general architecture for the development of proactive AHS is presented, focusing interface, modeling and adaptation processes. The work is concluded with the project and development of a educational online system with proactive adaptation for the World Wide Web. Future work is proposed in the areas of education, personal information systems and collaborative development.

Os Sistemas de Hipermídia (SH) vem se tornando cada vez mais populares em diversas áreas de aplicação, tais como educação, marketing, comércio elétrico, informação pessoal e serviços inteligentes de interface. Atualmente um dos principais ramos da pesquisa em SH são os Sistemas de Hipermídia Adaptativa (SHA) [BRU 96] [ESP 97], juntamente com as áreas relacionadas de Modelagem do Usuário (MU) e Interfaces Inteligentes (II). Uma das características mais criticas em um SHA é o modelo do usuário, uma representação dos objetivos, conhecimento, preferências, necessidades e desejos de seus usuários. A idéia é que usuários com diferentes perfis ou modelos estarão interessados em diferentes perfis de informação dentre as apresentadas em uma página hipermídia e podem também desejar navegar no sistema através de diferentes links. A ação adaptativa em um SHA é orientada de modo a oferecer a seus usuários informação hipermídia e navegação ajustados aos respectivos modelos. A adaptação é geralmente considerada de uma forma retroativa, onde as estruturas de apresentação e navegação são produzidas como simples reações evolução passada do modelo do usuário e a oportunidades oferecidas pelo ambiente. A adaptação proativa [PAL 98] adota a idéia de seleção e mesmo a geração ativa de hiperdocumentos que serão provavelmente interessante para um determinado usuário. O uso de modelos proativos para a obtenção de informação personalizada permite a antecipação das necessidades e demandas do usuário. Isto é obtido através do emprego de algum tipo de inferência sobre os objetos hipermídia disponíveis, restrita pelo conhecimento disponível no modelo do usuário. No presente trabalho propõe-se uma metodologia para a construção de SHA, através da integração de dois modelos proativos diferentes. O primeiro desses modelos possui características conexionistas e é orientado a navegação adaptativa. Este modelo destaca a representação comportamental dos links na rede, considerando a freqüência com que estes são percorridos. O processo de modelagem é balizado pelas leis de transitividade e reflexividade, que permitem representar proativamente o hiperespaço, simplesmente através da quantização de seus links, abstraindo o conteúdo de seus nodos. O segundo modelo trata dos aspectos semânticos do processamento de informações através da lógica das situações, que oferece um arcabouço formal para a representação, composição e inferência da relação de relevância entre os nodos de sistemas de hipermídia adaptativa. O ponto de partida são os conceitos de infon, documento e descritor, assim como a semântica da relação "é sobre" que pode existir entre diferentes documentos. A integração entre os dois modelos é realizada através da sobreposição das representações em um domínio compartilhado. Uma arquitetura genérica orientada a agentes para o desenvolvimento de sistemas de HA proativa é apresentada, centrada nos processos de interfaceamento, modelagem e adaptação. A tese se completa com o projeto e desenvolvimento de um sistema educacional online com adaptação proativa para a World Wide Web. Trabalhos futuros são propostos nas áreas da educação, sistemas de informações pessoais e o trabalho colaborativo de equipes. / Hypermedia Systems (HS) are becoming more and more popular in several application areas, like education, marketing, e-commerce, personal information and intelligent interface services. Currently, one of the main branches in HS research is Adaptive Hypermedia Systems (AHS) [BRU 96] [ESP 97], with its related technologies, like User Modeling (UM) and Intelligent Interfaces (II) . One of the most critical features in an AHS is the user model, a representation of the goals, knowledge, preferences, needs and desires of its users. The underlying idea is that users with different profiles or models will be interested in different pieces of information presented on a hypermedia page and may also want to use different links for navigation. The adaptation task performed by an AHS is oriented to assist users with personallytailored hypermedia information and navigation. Adaptation is in general viewed in a retroactive way where presentation and navigational structures are produced as simple reactions to the past evolution of the user model and environment opportunities. The proactive way [PAL 98] supports the idea of active selection or even the generation of hyperdocuments that will probably be interesting to a particular user. Use of proactive models in personal information gathering allows the anticipation of users needs and requests. This is achieved by applying some kind of inference over the available hypermedia objects, constrained by the knowledge present in the user model. In this work a methodology for AHS construction of is proposed, by means of the integration of two different proactive models. The first one has a conexionist trait and is oriented to adaptive navigation. This model enhances behavioral representation of the links in the network through the frequency in which they are activated. Modeling process is here controlled by the laws of transitivity and synmetry, allowing proactive representation of the hyperspace only by means of the links, with no regard for the nodes contents. The second model is related with semantic aspects of information processing through the theory of situations, which offers a formal framework for representing, composing and inference of the relevance relationship between nodes in AHS. The starting point here are the concepts of infon, document and descriptor, as the semantic of the aboutness relationship that may occur between documents. The integration of these two models is done by superposing the representations on a shared domain. An agent-oriented general architecture for the development of proactive AHS is presented, focusing interface, modeling and adaptation processes. The work is concluded with the project and development of a educational online system with proactive adaptation for the World Wide Web. Future work is proposed in the areas of education, personal information systems and collaborative development.