Made available in DSpace on 2014-06-12T15:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1917_1.pdf: 1398222 bytes, checksum: 1f7d802cf9389d6a3bd0502a0b689c39 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Universo on-line UOL / Nos últimos anos, pôde ser observado um significativo crescimento na produção de conteúdos multimídia, valendo salientar, ainda, que grande parte da disseminação desse conteúdo ocorre através da Internet. No entanto, algumas características do acesso ao referido conteúdo têm tornado sua busca e recuperação uma tarefa não trivial. Esta dificuldade de acesso apresenta-se ainda mais clara ao passo que os conteúdos multimídias são utilizados durante a formação de recursos humanos, todavia, sua utilização está cada vez mais comum, uma vez que oferece variados recursos que auxiliam, também, na aquisição do conhecimento. Deve-se, ainda, ressaltar a presença crescente dos arquivos multimídia em ambientes que tem por objetivo, promover e facilitar a Gestão do Conhecimento Organizacional (GCO), permitindo armazenar informações relevantes como palestras, manuais normativos, vídeo conferência, áudio de reuniões, dentre outros. O armazenamento de tais informações ao longo do tempo compõe a Memória Organizacional, que pode, futuramente, auxiliar tomadas de decisões. Todavia, para que isso ocorra, faz-se necessário que esse conteúdo possa ser eficientemente articulado e manipulado através de uma estrutura que possibilite seu armazenamento e permita sua recuperação de maneira rápida e simples. Na literatura atual, várias pesquisas buscam auxiliar o processo de gerenciamento do conhecimento dentro das organizações através de recursos computacionais, como, por exemplo, as Redes Sociais baseadas na web,oferecendo assim, funcionalidades que permitem aos próprios usuários alimentar o sistema de maneira colaborativa. No presente estudo, um dos resultados obtidos consiste no desenvolvimento do sistema RAVE, um ambiente multimídia interativo que minimiza as dificuldades encontradas na recuperação de conteúdos multimídia, permitindo, assim, o suporte à gestão do conhecimento organizacional, cujo objetivo não é apenas tornar tais conteúdos acessíveis, mas, também, realizar automaticamente recomendações personalizadas. Este ambiente possibilita, ainda, outras formas de recuperação de conteúdo multimídia como a busca por palavras-chave, através dela, o ambiente automaticamente consulta os arquivos do seu acervo e, quando encontrada, exibe para o usuário no tempo exato onde tal palavra-chave foi pronunciada. Ao longo desta dissertação são apresentados os conceitos utilizados no desenvolvimento do ambiente RAVE e os resultados por ele obtidos

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2015-10-21T12:12:38Z No. of bitstreams: 1 Marcos de Meira Góis_.pdf: 1916593 bytes, checksum: e5b2eae456a204d1173418cd2ed3480f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-21T12:12:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos de Meira Góis_.pdf: 1916593 bytes, checksum: e5b2eae456a204d1173418cd2ed3480f (MD5) Previous issue date: 2015-08-04 / Nenhuma / Os Sistemas de Recomendação já estão consolidados como ferramentas que apoiam os usuários a superar as dificuldades geradas pelo volume excessivo de conteúdos disponíveis em formato digital, tendo sido projetados para realizar de forma automatizada as tarefas de classificação de conteúdos e de relacionamento deste com interesses e necessidades dos usuários. Um dos problemas ainda observados nestes sistemas está relacionado com a fragilidade de algumas abordagens de classificação e relacionamento de conteúdo que se baseiam principalmente em aspectos sintáticos dos conteúdos tratados. Os sistemas de recomendação baseados em conhecimento buscam mitigar este problema a partir da incorporação de elementos semânticos nos processos de indexação e relacionamento dos materiais. Apesar de bons resultados observados, ainda são identificadas necessidades de investigação, tanto nas atividades de classificação dos conteúdos, como na representação e tratamento dos relacionamentos entre conteúdos e possíveis interessados. Este trabalho busca colaborar com o desenvolvimento nesta área a partir da proposta de um sistema de recomendação baseado em conhecimento e voltado para a recomendação de materiais educacionais em um contexto de pequenos grupos de estudantes. O diferencial deste sistema se dá através de um processo de incorporação da semântica associada com os assuntos tratados e também com a utilização de aspectos semânticos para representar as necessidades e relacionamentos originados pelos usuários do sistema. O principal diferencial deste sistema está localizado na utilização de um algoritmo de recomendação híbrido, no qual tanto aspectos sintáticos como semânticos são empregados. Para avaliar o sistema de recomendação proposto, foi realizada a sua prototipação e teste em um ambiente controlado. / The Recommendation systems are already established as tools that support users to overcome the difficulties caused by the excessive volume of content available in digital format and was designed to conduct automated the content classification tasks and relationship of this with wins users. One of the problems observed in these systems is related to the weakness of some classification approaches and content relationship rely mainly on methodical aspects of the discussed subjects. Recommendation systems based on knowledge seek to mitigate this problem from the incorporation of semantic elements in the indexing processes and material relationship. Despite good results observed, research needs are also identified, both used to classify content activities, such as the representation and treatment of relationships between content and potential stakeholders. This paper seeks to contribute to the development in this area from the proposal for a recommendation system based on knowledge and facing the recommendation of educational materials in a context of small groups of students. The spread of this system is through a semantics of the merger process associated with these types of concerns and also with the use of semantic aspects to represent the needs and relationships originated by system users. The main distinguishing feature of this system is located in the use of a hybrid recommendation algorithm in which both syntactic and semantic aspects are employed. To evaluate the proposed recommendation system, it is due for prototyping and testing in a controlled environment.