Made available in DSpace on 2016-04-29T14:23:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciano Gonzaga Leme.pdf: 2147873 bytes, checksum: 2282265d0f8e50945a1107e7cd36096b (MD5) Previous issue date: 2009-04-27 / This work introduces an approach which main purpose is to ask and present possible ways so that the web site s content will be appropriately offered related to Semantic Web and Search Engines. To achieve this purpose many researches were made and used the author s experience in this area. Therefore many concepts and technologies were combined and used, such as: metadata, ontologies, semantic web services and search engine optimization. Metadata allow qualifying informations appropriately, ontologies are used to improve domain s analysis problem and to obtain software components with semantic descriptions, which may be reused in a great variety of applications. Semantic web services may be used as software components spread through the Internet to perform applications complex tasks. Starting asking what should be published in a web site, or even better, how should be a web site s content the work exposes knowledges and technologies to answer the question: how to offer appropriated content? After exposing the associated concepts and showing possible solutions a conclusion is achieved with questions and possible researches which will allow appropriated content sites development with Semantic Web and its possible positive collateral effects, granting improvement in both: knowledge utilization and available informations in the web / Esta dissertação apresenta uma abordagem que tem como objetivo principal questionar e apresentar possíveis caminhos para que o conteúdo de um web site seja apropriadamente oferecido em termos de Web Semântica e Mecanismos de Busca. Para alcançar esse objetivo foram efetuadas pesquisas e utilizada a experiência do autor. Desse modo foram combinados os conceitos e as tecnologias envolvidas em relação a metadados, ontologias, serviços web semânticos e otimização de mecanismos de busca. Os metadados permitem qualificar informações apropriadamente, as ontologias são empregadas para aprimorar a análise do domínio do problema e para obter componentes de software com descrições semânticas, os quais podem ser reutilizados numa grande variedade de aplicações. Os serviços web semânticos são utilizados como componentes de software distribuídos pela Internet e podem realizar tarefas complexas de aplicações. Partindo do questionamento do que publicar em um web site, ou melhor, como deve ser o conteúdo de um web site - foram expostos conhecimentos e tecnologias que delineiam a questão: como oferecer conteúdo apropriado? Após a exposição dos conceitos associados e da apresentação de possíveis soluções concluímos com questionamentos e indicativos de possíveis pesquisas que muito contribuirão ao desenvolvimento de sites com conteúdo apropriado com a Web Semântica e seus possíveis efeitos colaterais positivos, propiciando a melhor utilização do conhecimento e das informações disponibilizadas na web

Submitted by Samuel Guimarães Filho (samuelgf@gmail.com) on 2017-03-07T01:39:40Z No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2017-03-07T23:43:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-08T15:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5) Previous issue date: 2017-02-10 / This work aims to test if the use of Google Trends as an exogenous variable improves the prediction of the monthly data for Brazilian Formal Job Creation (CAGED) compared to a model that uses only the lags themselves. For the selection of the model was used the algorithm Autometrics and for model comparison the Model Confidence Set. In addition, the model that uses Google Trends data will be compared with some market analyst’s forecasts. The results show that the model the uses the Google data as an exogenous variable is superior to the model that only uses the lag itself. However, this model was not able to overcome the market analysts. / Este trabalho tem como objetivo testar se o uso do Google Trends como variável exógena melhora a previsão do dado mensal do CAGED em relação a modelos que usam apenas as próprias defasagens. Para a seleção do modelo foi utilizado o algoritmo Autometrics e para comparação de modelos o utilzado o Model Confidence Set. Além disto, o modelo que utiliza o Google Trends foi comparado com previsões dos analistas de Mercado. Os resultados encontrados apontam que o modelo que utliza o Google Trends como variável exógena é superior ao modelo que utiliza apenas a própria defasagem. No entanto, este modelo, não foi capaz de superar os analistas de mercado.

The Internet of Things is a network infrastructure that is based on communication protocols, domains and applications connecting physical objects, such as sensors or remote devices through wireless communications. In order for smart objects perform their functions when connected to the Internet using web resources, it is necessary that the communication interfaces can treat the search for a specific service requested by the user accurately. The search for this service gives with a clear and objective semantics used in the vocabulary for the request process. In some research cited in the work the use of semantic vocabularies in web services, has some problems that persist in the clear detection of these services. These papers that perform search services were analyzed and correlated their positive and negative aspects about the semantics used in the vocabulary and its application in the IoT. In this manner, to achieve a process of discovery services, this paper presents a semantic vocabulary that performs discovery services on the Internet of things. The vocabulary built was implemented in an application that performs the communication of an application of best price, which has a market server and a fridge that seek a particular service. After implementation the vocabulary search process was simulated in Cooja Simulator Contiki operating system and used the language JSON (JavaScript Object Notation) based on the discovery code, simple language and widely used for web applications. After the simulation, we analyzed the communication services exchanged between the Best Price server and Market applications and fridge, getting the memories of sensor nodes failed to perform the sending of the semantic vocabulary response services because of a size limitation of ROM (Read Only memory) of the simulated sensor nodes. / A Internet das coisas é uma revolução tecnológica que conecta aparelhos eletrônicos como eletrodomésticos ou meios de transporte à Internet, baseando-se em protocolos de comunicação, domínios e aplicações conectando objetos físicos, como sensores ou dispositivos remotos através de comunicações sem fio. Para que objetos inteligentes realizem suas funções quando conectados à Internet utilizando os recursos da web, é necessário que as interfaces de comunicações possam tratar a busca de um determinado serviço solicitado pelo usuário com precisão. A busca deste serviço dá-se com uma semântica clara e objetiva utilizada no vocabulário para o processo de solicitação. Em algumas pesquisas citadas no trabalho a utilização dos vocabulários semânticos em serviços da web, apresenta alguns problemas que persistem na detecção clara destes serviços. Estes trabalhos que realizam busca de serviços foram analisados e correlacionados seus pontos positivos e negativos sobre a semântica utilizada no vocabulário e sua aplicação na IoT. Desta forma, para obter um processo de descobrimento de serviços, este trabalho apresenta um vocabulário semântico que realiza a descoberta de serviços na Internet das coisas. O vocabulário construído foi implementado em uma aplicação que realiza a comunicação de uma aplicação de Melhor Preço, onde tem um servidor de mercado e uma geladeira buscando um serviço na Internet. Após a implementação foi simulado o processo de busca do vocabulário no Cooja Simulator do sistema operacional Contiki e utilizado a linguagem JSON (JavaScript Object Notation) como base do código de descobrimento, uma linguagem simples e muito utilizada para aplicações web. Realizada a simulação analisou-se a comunicação dos serviços trocados entre o servidor Melhor Preço e as aplicações Mercado e Geladeira, obtendo que as memórias dos nós sensores não conseguiram realizar o envio da resposta do vocabulário semântico com os serviços devido uma limitação do tamanho da memória ROM (Read Only Memory) do nó sensor simulado.

Orientador: Ricardo da Silva Torres / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:00:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Penatti_OtavioAugustoBizetto_M.pdf: 2250748 bytes, checksum: 57d5b2f9120a8eae69ee9881d363e9ce (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A crescente quantidade de imagens geradas e disponibilizadas atualmente tem eito aumentar a necessidade de criação de sistemas de busca para este tipo de informação. Um método promissor para a realização da busca de imagens e a busca por conteúdo. Este tipo de abordagem considera o conteúdo visual das imagens, como cor, textura e forma de objetos, para indexação e recuperação. A busca de imagens por conteúdo tem como componente principal o descritor de imagens. O descritor de imagens é responsável por extrair propriedades visuais das imagens e armazená-las em vetores de características. Dados dois vetores de características, o descritor compara-os e retorna um valor de distancia. Este valor quantifica a diferença entre as imagens representadas pelos vetores. Em um sistema de busca de imagens por conteúdo, a distancia calculada pelo descritor de imagens é usada para ordenar as imagens da base em relação a uma determinada imagem de consulta. Esta dissertação realiza um estudo comparativo de descritores de imagens considerando a Web como cenário de uso. Este cenário apresenta uma quantidade muito grande de imagens e de conteúdo bastante heterogêneo. O estudo comparativo realizado nesta dissertação é feito em duas abordagens. A primeira delas considera a complexidade assinto tica dos algoritmos de extração de vetores de características e das funções de distancia dos descritores, os tamanhos dos vetores de características gerados pelos descritores e o ambiente no qual cada descritor foi validado originalmente. A segunda abordagem compara os descritores em experimentos práticos em quatro bases de imagens diferentes. Os descritores são avaliados segundo tempo de extração, tempo para cálculos de distancia, requisitos de armazenamento e eficácia. São comparados descritores de cor, textura e forma. Os experimentos são realizados com cada tipo de descritor independentemente e, baseado nestes resultados, um conjunto de descritores é avaliado em uma base com mais de 230 mil imagens heterogêneas, que reflete o conteúdo encontrado na Web. A avaliação de eficácia dos descritores na base de imagens heterogêneas é realizada por meio de experimentos com usuários reais. Esta dissertação também apresenta uma ferramenta para a realização automatizada de testes comparativos entre descritores de imagens. / Abstract: The growth in size of image collections and the worldwide availability of these collections has increased the demand for image retrieval systems. A promising approach to address this demand is to retrieve images based on image content (Content-Based Image Retrieval). This approach considers the image visual properties, like color, texture and shape of objects, for indexing and retrieval. The main component of a content-based image retrieval system is the image descriptor. The image descriptor is responsible for encoding image properties into feature vectors. Given two feature vectors, the descriptor compares them and computes a distance value. This value quantifies the difference between the images represented by their vectors. In a content-based image retrieval system, these distance values are used to rank database images with respect to their distance to a given query image. This dissertation presents a comparative study of image descriptors considering the Web as the environment of use. This environment presents a huge amount of images with heterogeneous content. The comparative study was conducted by taking into account two approaches. The first approach considers the asymptotic complexity of feature vectors extraction algorithms and distance functions, the size of the feature vectors generated by the descriptors and the environment where each descriptor was validated. The second approach compares the descriptors in practical experiments using four different image databases. The evaluation considers the time required for features extraction, the time for computing distance values, the storage requirements and the effectiveness of each descriptor. Color, texture, and shape descriptors were compared. The experiments were performed with each kind of descriptor independently and, based on these results, a set of descriptors was evaluated in an image database containing more than 230 thousand heterogeneous images, reflecting the content existent in the Web. The evaluation of descriptors effectiveness in the heterogeneous database was made by experiments using real users. This dissertation also presents a tool for executing experiments aiming to evaluate image descriptors. / Mestrado / Sistemas de Informação / Mestre em Ciência da Computação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This paper has as its main purpose to highlight some mathematical concepts, which are behind the ranking given by a research made on the website mostly used in the world: Google. At the beginning, we briefly approached some High School’s concepts, such as: Matrices, Linear Systems and Probability. After that, we presented some basic notions related to Directed Graphs and Markov Chains of Discrete Time. From this last one, we gave more emphasis to the Steady State Vector because it ensures foreknowledge results from long-term. These concepts are extremely important to our paper, because they will be used to explain the involvement of Mathematic behind the web search “Google”. Then, we tried to detail the ranking operation of the search pages on Google, i.e., how the results of a research are classified, determining which results are presented in a sequential way in order of relevance. Finally we obtained “PageRank”, an algorithm which creates what we call Google’s Matrices and ranks the pages of a search. We finished making a brief comment about the historical arising of the web searches, from their founders to the rise and hegemony of Google. / O presente trabalho tem como objetivo destacar alguns conceitos matemáticos que estão por trás do ranqueamento dado por uma pesquisa feita no site de busca mais usados do mundo, o “Google”. Inicialmente abordamos de forma breve alguns conteúdos da matemática do ensino médio, a exemplo de: matrizes, sistemas lineares, probabilidades. Em seguida são introduzidas noções básicas de grafos dirigidos e cadeias de Markov de tempo discreto; essa última, é dada uma ênfase ao vetor estado estacionário, por ele garantir resultados de previsão de longo prazo. Esses conceitos são de grande importância em nosso trabalho, pois serão usados para explicar o envolvimento da matemática por trás do site de buscas “Google”. Na sequência, buscamos detalhar o funcionamento do ranqueamento das páginas de uma busca no “Google”, isto é, como são classificados os resultados de uma pesquisa, determinando quais resultados serão apresentados de modo sequencial em ordem de relevância. Finalmente, chegamos na obtenção do “PageRank”, algoritmo que gera a chamada Matriz do Google e ranqueia as páginas de uma busca. Encerramos com um breve histórico do surgimento dos sites de buscas, desde os seus fundadores até a ascensão e hegemonia do Google.