Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-08-28T17:26:34Z No. of bitstreams: 1 34e.pdf: 3564229 bytes, checksum: 47f535efb73877017d3fc9b78250f707 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-28T17:26:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 34e.pdf: 3564229 bytes, checksum: 47f535efb73877017d3fc9b78250f707 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Um dos principais desafios de sistemas ubíquos e sensíveis a contexto é a coleta de informações relevantes sobre entidades, e o uso destas informações para compreender e prever seu comportamento. Isto permite que as aplicações adaptem-se às entidades, evitando assim uma sobrecarga de questionamentos e informações à entidade. Este trabalho apresenta o eProfile, um modelo que permite que aplicações registrem as ações de entidades em trilhas e infiram informações de perfil a partir destas trilhas, utilizando interoperabilidade semântica e assim permitindo que diferentes aplicações compartilhem informações em um perfil unificado. Foi desenvolvido um protótipo para a avaliação do modelo, o qual foi integrado com dois diferentes softwares. Foi verificado que é possível enriquecer a geração de perfis de aplicações através da integração com o modelo. As contribuições deste modelo são o uso de trilhas para extrair perfis, a geração de perfis dinâmicos, o gerenciamento de regras de inferência e modelos de entidades dinâmicos e a interoperabilidade semântica do modelo. / Context-aware and ubiquitous systems have the challenge of implicitly collect relevant information about entities, and use this information to understand and predict their behaviour. This allows the applications to adapt themselves to the entities, thus avoiding to overflow them with inquires and information. The analysis of trails, the context-aware history of actions, can further improve the relevance of information. This dissertation proposes a model that allows applications to register entites’ actions in trails and infer profile information from these trails, using semantic interoperability and thus allowing different applications to share information and infer a unified profile. A prototype was developed for the evaluation of the model, and it was integrated with two different softwares. It was verified that was possible to enrich the profile generation of applications through the integration with the modelo. The contributions of this model are the use of trails for extracting profiles, the generation of dynamic profiles, the capability of managing dynamic inference rules for profile generation and the semantic interoperabilty of the model.