Made available in DSpace on 2014-06-12T15:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1249_1.pdf: 1963665 bytes, checksum: 4d41d19894034bb41cfe58785e1d816a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Usuários de aplicações avançadas, tais os de grade computacional, encontram algumas vezes problemas de desempenho de rede que frustram as suas expectativas de realização de atividades. Por isso, a assistência para comunidades de usuários que tem dificuldades em usar a rede tem sido identificada como uma das principais questões de suporte relacionadas ao desempenho. Isso explica a crescente demanda por serviços de monitoramento que tentam auxiliar os usuários no entendimento das propriedades de rede, bem como no uso de suas aplicações. Serviços de monitoramento trouxeram grandes benefícios em termos de suporte aos usuários. Mesmo assim, existe uma carência por serviços de aconselhamento que beneficie os usuários com informações que vão além da simples apresentação das propriedades de rede. Atualmente, tanto usuários avançados quanto equipes de suporte contam com ferramentas que apresentam informações de uma perspectiva puramente técnica. A maioria delas se baseiam em informações obtidas como resultado de atividades de monitoramento, independentemente dos níveis de qualidade de serviços percebidos pelos usuários. Tais ferramentas de medição atendem razoavelmente os requisitos dos gerentes, operadores e usuários finais quando se trata de aplicações comuns. Contudo, a comunidade de pesquisa vem destacando a importância da qualidade de experiência (QoE) durante a avaliação dos serviços de rede quando se trata de aplicações avançadas. Ao considerar as opiniões dos usuários, o gerenciamento da qualidade de serviços torna-se mais efetivo, uma vez que a avaliação do serviço não está restrita às considerações da equipe de suporte e gerenciamento. Essa tese apresenta uma abordagem de aconselhamento para o suporte de usuários de rede que foca na colaboração entre usuários através do compartilhamento das suas experiências no uso das aplicações para construir uma base de conhecimento. O conhecimento representado inclui não somente a informação sobre os problemas de desempenho, como também as características as aplicações e as opiniões dos usuários. Através dessas características, a abordagem procura alcançar altos níveis de satisfação dos usuários pela redução gradual do volume de informações de suporte erradas. Para avaliar a viabilidade dessa abordagem, um modelo de sistema de raciocínio baseado em casos (RBC) foi construído e validado através de um estudo experimental conduzido em laboratório por meio de um sistema multiagente. O sistema é apoiado por uma base de conhecimento baseada no uso de ontologias e um esquema de reputação baseado no algoritmo Pagerank. Os resultados do estudo mostraram a efetividade da abordagem proposta, sua resilência à comportamento de usuários incoerentes e em conluio, e a importância do conhecimento do domínio sobre as atividades de suporte a usuários