Dada a grande quantidade de conteúdo criado por usuários na Web, uma proposta para ajudar na busca e organização é a criação de sistemas de anotações (tagging systems), normalmente na forma de palavras-chave, extraídas do próprio conteúdo ou sugeridas por visitantes. Esse trabalho aplica um algoritmo de mineração de dados em um banco de dados RDF, contendo instâncias que podem fazer referências à rede Linked Data do DBpedia, para recomendação de tags utilizando as medidas de similaridade taxonômica, relacional e literal de descrições RDF. O banco de dados utilizado é o Arquigrafia, um sistema de banco de dados na Web cujo objetivo é catalogar imagens de projetos arquitetônicos, e que permite que visitantes adicionem tags às imagens. Foram realizados experimentos para a avaliação da qualidade das recomendações de tags realizadas considerando diferentes modelos do Arquigrafia incluindo o modelo estendido do Arquigrafia que faz referências ao DBpedia. Os resultados mostram que a qualidade da recomendação de determinadas tags pode melhorar quando consideramos diferentes modelos (com referências à rede Linked Data do DBpedia) na fase de aprendizado. / Given the huge content created by users in the Web, a way to help in search and organization is the creation of tagging systems, usually in a keyword form (extracted from the Web content or suggested by users). This work applies a data mining algorithm in a RDF database, which contain instances that can reference the DBpedia Linked Data repository, to recommend tags using the taxonomic, relational and literal similarities from RDF descriptions. The database used is the Arquigrafia, a database system available in the Web which goal is to catalog architecture projects, and it allows a user to add tags to images. Experiments were performed to evaluate the quality of the tag recommendations made considering differents models of Arquigrafia\'s database, including an extended model which has references to DBpedia. The results shown that the quality of the recommendations of some tags can be improved when we consider different models (with references to DBpedia Linked Data repository) in the learning phase.

No período gestacional a mulher está mais suscetível às recomendações dos profissionais de saúde que a acompanha durante todo o pré-natal, sendo um momento propicio para orientá-las a adotarem um estilo de vida ativo. Entretanto, devido à alta prevalência de inatividade física na gestação, deve-se analisar a lacuna que existe entre a recomendação e a prática de atividade física no lazer/exercício físico realizado pelas mulheres neste período. Dessa maneira, o objetivo do presente estudo é verificar a associação entre a prática regular de atividades físicas no lazer e/ou exercícios físicos na gestação e orientações recebidas durante o atendimento de pré-natal. Trata-se de um estudo transversal com 290 puérperas (captadas no pós-parto imediato) de dois hospitais de Santo André, sendo um da rede pública e outro da rede privada de atendimento de pré-natal. Adicionalmente, participaram 45 profissionais de saúde captados em clínicas, hospitais, consultórios e postos de saúde. Utilizou-se um questionário para obter informações referentes à prática de atividade física no lazer/exercício físico e ao aconselhamento realizado pelo profissional de saúde. Para avaliar associação e concordância foi realizado o teste de qui-quadrado, a análise de regressão logística binomial e análise de Kappa, considerando-se o nível de significância inferior a 5%. As usuárias do serviço privado possuíam maior idade, renda e escolaridade (p<0,001). Todavia, as puérperas do serviço público apresentavam maior nível de atividade física (p<0,001) e consequentemente maior gasto energético (p<0,001). Mas, 56,8% do gasto energético eram influenciados pela atividade física doméstica (p=0,011). Houve maior frequência de recomendação para a prática de atividade física no lazer/exercício físico para as mulheres do serviço privado. A prática de atividade física pré-gestacional e a presença de recomendação do profissional de saúde estavam associados ao nível de atividade física no lazer, aumentando a chance da mulher atingir a recomendação (150 minutos de atividade física semanal). A maioria das mulheres citou a falta de tempo e de interesse como principais barreiras a adoção de um estilo de vida ativo. Em relação aos profissionais, observou-se que há associação entre a recomendação de atividade física no lazer e a formação do profissional. A prática da caminhada e a hidroginástica foram as atividades mais recomendadas. Em relação ao volume semanal e a intensidade da atividade física, 35,4% dos profissionais recomendavam pelo menos 150 minutos e 66,7% recomendavam a intensidade leve. Não houve concordância entre as informações percebidas pelas mulheres durante o pré-natal com as recomendações proferidas pelos profissionais de saúde, demonstrando a importância de desenvolver estratégias para suprir esta lacuna na comunicação entre a usuária e o profissional. Ainda assim, observa-se que a adequação de conteúdo e forma das recomendações realizadas durante as consultas de pré-natal podem auxiliar no quadro do estilo de vida ativo da mulher. Sugere-se a realização de novos estudos com intervenções com os profissionais de saúde para que se possa formar uma equipe multidisciplinar e oferecer a saúde materno-fetal uma melhor qualidade de vida / During pregnancy women are more susceptible to the recommendations of health professionals who accompanies throughout the prenatal, being a propitious moment to target them to take an active lifestyle. However, due to the high prevalence of physical inactivity during pregnancy, you should analyze the gap between the recommendation and the practice of physical activity in leisure / exercise performed by women in this period. Thus, the objective of this study is to assess the association between regular physical activity in leisure and / or physical exercise during pregnancy and guidance received during prenatal care. It is a cross-sectional study of 290 women (captured in the immediate postpartum) of two hospitals in Santo André, one of public and other private health care providers of prenatal care. In addition, 45 health professionals raised in clinics, hospitals, clinics and health posts attended. We used a questionnaire to obtain information regarding the practice of leisure physical activity / exercise and counseling performed by a healthcare professional. The association agreement and the chi-square test and analysis of binomial logistic regression and analysis of agreement Kappa, considering the level of less than 5% significance was conducted. The private service users had higher age, income and education (p <0.001). However, the mothers of the public service had a higher level of physical activity (p <0.001) and consequently higher energy expenditure (p <0.001). But 56.8% of energy expenditure were influenced by domestic physical activity (p = 0.011). There was a higher frequency of recommendation for physical activity in leisure / exercise for women in the private service. The practice of pre-pregnancy physical activity and the presence of the recommendation of the health professional was associated with level of physical activity during leisure time, increasing the chance of women reach the recommended (150 minutes of physical activity per week). Most women cited lack of time and interest as the main barriers to adoption of an active lifestyle. Regarding professional, it was observed that there is an association between the recommendation of physical activity during leisure time and professional training. The practice of walking and aerobics were recommended activities. Regarding the weekly volume and intensity of physical activity, 35.4% of the professionals recommend at least 150 minutes and 66.7% recommended light intensity. There was no agreement between the information perceived by women during the prenatal to the recommendations given by health professionals, demonstrating the importance of developing strategies to fill this gap in communication between the user and the professional. Still, it is observed that the suitability of content and form of the recommendations made during prenatal consultations can assist within the active lifestyle of women. It is suggested to conduct further studies with interventions with health professionals so that they can form a multidisciplinary team and provide maternal-fetal a better quality of life

A busca de informações em bases de dados de instituições que possuem grande volume de dados necessita cada vez mais de processos mais eficientes para realização dessa tarefa. Problemas de grafia, idioma, sinonímia, abreviação de termos e a falta de padronização dos termos, tanto nos argumentos de busca, quanto na indexação dos documentos, interferem diretamente nos resultados. Diante disso, este estudo teve como objetivo avaliar o impacto da adição de vocabulários estruturados da área de Ciências da Saúde no Currículo Lattes, na recuperação de perfis similares de pesquisadores das áreas de Ciências Biológicas e Ciências da Saúde, utilizando técnicas de mineração de dados, expansão de consultas, modelos vetoriais de consultas e utilização de algoritmo de trigramas. Foram realizados cruzamentos de informações entre as palavras-chaves de artigos publicados registrados no Currículo Lattes e as informações contidas no Medical Subject Headings (MeSH) e nos Descritores em Ciências da Saúde (DeCS), bem como comparações entre os resultados das consultas, utilizando as palavras-chaves originais e adicionando-lhes os termos resultantes do processo de expansão de consultas. Os resultados mostram que a metodologia adotada neste estudo pode incrementar qualitativamente o universo de perfis recuperados, podendo dessa forma contribuir para a melhoria dos Sistemas de Informações do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq. / Information retrieval in large databases need increasingly more efficient ways for accomplishing this task. There are many problems, like spelling, language, synonym, acronyms, lack of standardization of terms, both in the search arguments, as in the indexing of documents. They directly interfere in the results. Thus, this study aimed to evaluate the impact of the addition of structured vocabularies of Health Sciences area in Lattes Database, in the recovery of similar profiles of researchers that work in Biological Sciences and Health Sciences, using Query Expansion, Data Mining procedures, Vector Models and Trigram Phrase Matching algorithm. Crosschecking keywords of articles registered in Lattes Database and Medical Subject Headings (MeSH) and Health Sciences Descriptors (DeCS) terms, as well as comparisons between the results of queries using the original keywords and adding them to query expansion terms. The results show that the methodology used in this study can qualitatively increase the set of recovered profiles, contributing to the improvement of CNPq Information Systems.

Este documento apresenta um estudo que avalia o uso de informação temporal na tarefa de recomendação de tweets no twitter. Foram explorados dois aspectos temporais: a vida útil de tópico de informação e a sua versão personalizada para cada usuário. A aplicação destes aspectos temporais foi avaliada utilizando-se três sistemas de recomendação implementados. Também avaliamos dois modelos de tópicos utilizados para representar tweets: o modelo bag of words e um modelo de tópicos latentes extraídos por LDA (Latent Dirichlet Allocation). Além disso, avaliamos o uso de máquinas de vetor de suporte para estimar o perfil de interesses de usuário, comparando esta abordagem com uma outra mais simples. Os experimentos foram executados utilizando-se um conjunto de dados com 414 milhões de tweets publicados por 321 mil usuários. Os resultados apresentados demonstram que o uso de vida útil de tópico na tarefa de recomendação melhora a qualidade das recomendações, e o uso da versão personalizada desta informação melhorou ainda mais a qualidade destas / This document presents a study that evaluates the use of temporal information in the task of recommending tweets on Twitter. Two temporal aspects have been analysed: the lifespan of information topic and its personalized version for each user. The application of such temporal aspects has been evaluated using three recommendation systems implemented in this work. We also evaluated two topic models considered to describe tweets: a bag of words model and a model of latent topics extracted using LDA (Latent Dirichlet Allocation). Furthermore, we evaluated the use of SVM (Support Vector Machines) to estimate the user profile, comparing this approach with a simpler one. The experiments have been executed using a dataset with 414 millions of tweets published by 321 thousands of users. The results show that the use of topic lifespan information increases the quality of recommendation, and the personalized version of this information increases the quality even more

LEMOS, Fabrício Dias Alves. Uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexo em técnicas de recomendação baseadas em conhecimento. 2012. 102 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T17:58:58Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T18:00:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-22T18:00:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) Previous issue date: 2012 / O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-05-17T17:56:33Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1329770 bytes, checksum: 336f31995f3215f0ef36f411f7d27f7c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-17T17:56:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1329770 bytes, checksum: 336f31995f3215f0ef36f411f7d27f7c (MD5) Previous issue date: 2015-06-03 / A avaliação do estado nutricional dos plantios de eucalipto no Brasil, com base em análise foliar, é estratégia capaz de subsidiar o manejo nutricional dessas florestas. Para a adequada utilização dos principais métodos de interpretação dos resultados dessas análises - o método Kenworthy, que avalia o balanço nutricional, e o DRIS, que avalia o equilíbrio, há a necessidade de valores de referência, que, para o eucalipto, no Brasil, são mais disponíveis para plantios jovens, com até cerca de dois anos de idade. Além disso, as faixas de suficiência originalmente propostas para esses métodos não variam com a cultura, nem com o nutriente. Assim sendo, este trabalho teve por objetivos: a) propor método alternativo para determinar a população de referência, ou seja, a população geradora da norma; b) obter normas, para os métodos Kenworthy e DRIS, para uso em plantios de eucalipto no Brasil, ao longo de toda a rotação; c) obter as faixas de suficiência para avaliação do estado nutricional desses plantios. Para isso, foi confeccionado banco de dados contendo teores foliares de macro e micronutrientes e crescimento de plantios de eucalipto, ao longo da rotação, de várias empresas, localizados em várias regiões do país e constituídos por vários materiais genéticos. A população de referência foi obtida com base na abordagem da linha de fronteira superior do relacionamento entre o crescimento em função da idade. Na população de árvores ótimas quanto ao crescimento em volume de tronco em cada idade foi investigada a condição nutricional. As normas nutricionais foram obtidas nessa população. A diagnose do estado nutricional dos plantios, pelos métodos Kenworthy e DRIS, foi realizada com o auxílio do software Nutreelyptus, parametrizado com as normas obtidas neste trabalho. A abordagem da linha de fronteira (LF) e a da Chance Matemática Relativa foram utilizadas para a obtenção das faixas de suficiência, quanto ao grau de balanço e de equilíbrio, para N, P, K, Zn e B. A perda de produtividade dos plantios de eucalipto no Brasil, em volume de tronco, em relação as produtividades atingíveis decresce com a idade dos povoamentos, variando de 97,8 % com 1,5 ano a 49,6 % aos 6 anos. Os plantios de eucalipto mais produtivos ao longo da rotação têm constância da condição nutricional, quanto ao grau de balanço e de equilíbrio, cujos valores ideais de teores e de relações duais entre teores são apresentados. Foram obtidos valores de referência para a avaliação do estado nutricional de plantios de eucalipto no Brasil ao longo da rotação. Foram obtidas faixas de suficiência para a interpretação do estado nutricional de plantios de eucalipto no Brasil, ao longo da rotação, quanto ao grau de balanço e de equilíbrio, com base no crescimento relativo. As faixas de suficiência obtidas são assimétricas quanto aos seus limites, diferentemente do tradicionalmente proposto na literatura. A avaliação do estado nutricional, considerando balanço e equilíbrio, com base nas normas e faixas de suficiência propostas neste trabalho, pode subsidiar o aprimoramento do manejo da nutrição dos plantios de eucalipto no Brasil. / The assessment of nutritional status of eucalyptus plantations in Brazil based on leaf analysis is a strategy to subsidize the nutritional management of these forests. The Kenworthy method that evaluates the nutritional balance, and the DRIS, which evaluates the equilibrium are the main methods of interpreting the results of such analysis. For proper use of these methods we need to have reference values. For eucalyptus in Brazil these values are more available for young plantations, with up to two years old. Furthermore, nutrient sufficiency ranges originally proposed for these methods do not vary with the culture or the nutrient. Therefore, this study aimed to: a) suggest an alternative method for determining the reference population, the population for norm generator; b) obtain norms for Kenworthy and DRIS methods for use in eucalyptus plantations in Brazil throughout the rotation; c) get the nutrients sufficiency ranges for evaluation of the nutritional status of these plantations. For this, we made a database containing foliar levels of macro and micronutrients and growth of eucalyptus plantations throughout the rotation of various companies located in various regions of the country as well as various genetic materials. The reference population was obtained based on the approach of the upper boundary line of the relationship between growth and age. The nutritional status was investigated in the population of trees with great increases in trunk volume at every age. Nutritional standards were obtained in this population. The diagnosis of the nutritional status of the plantations, by Kenworthy and DRIS methods, was carried out with the help of Nutreelyptus software, parameterized with standards obtained in this work. The boundary line of approach (LF) and the Relative Mathematical Chance were used to obtain the sufficiency ranges (degree of balance and equilibrium) for N, P, K, Zn and B. The loss of productivity of eucalyptus plantations in Brazil (in trunk volume) in relation to the maximum possible productivity decreases with age of stands, ranging from 97.8% at 1.5 years to 49.6% at 6 years old. The eucalyptus plantations more productive throughout the rotation have constancy of the nutritional condition (the degree of balance and equilibrium) whose ideal values of contents and of dual relationships between contents are presented. Reference values were obtained to assess the nutritional status of eucalyptus plantations in Brazil throughout the rotation. Sufficiency ranges (the degree of balance and equilibrium) were obtained for the interpretation of the nutritional status of eucalyptus plantations in Brazil throughout the rotation based on the relative growth. Sufficiency ranges obtained have asymmetric limits, unlike the traditionally proposed in the literature. The assessment of nutritional status (considering balance and equilibrium) based on the norms and sufficiency ranges proposed in this paper can support the improvement of the management of nutrition of eucalyptus plantations in Brazil.

LEMOS, Fabrício Dias Alves. Uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexo em técnicas de recomendação baseadas em conhecimento. 2012. 102 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-08-04T12:16:49Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-08-05T15:45:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-05T15:45:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) Previous issue date: 2012 / O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.

BRILHANTE, Igo Ramalho. Recommending places based on the wisdom-of-the-crowd. 2016. 164 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Anderson Silva Pereira (anderson.pereiraaa@gmail.com) on 2017-06-08T21:15:36Z No. of bitstreams: 1 2016_tese_irbrilhante.pdf: 14886146 bytes, checksum: 6613aa522f50b0c6b1733926b9d1cd5d (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-06-09T11:12:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_tese_irbrilhante.pdf: 14886146 bytes, checksum: 6613aa522f50b0c6b1733926b9d1cd5d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-09T11:12:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_tese_irbrilhante.pdf: 14886146 bytes, checksum: 6613aa522f50b0c6b1733926b9d1cd5d (MD5) Previous issue date: 2016 / The collective opinion of a great number of users, popularly known as wisdom of the crowd, has been seen as powerful tool for solving problems. As suggested by Surowiecki in his books, large groups of people are now considered smarter than an elite few, regardless of how brilliant at solving problems or coming to wise decisions they are. This phenomenon together with the availability of a huge amount of data on the Web has propitiated the development of solutions which employ the wisdom-of-the-crowd to solve a variety of problems in different domains, such as recommender systems, social networks and combinatorial problems. The vast majority of data on the Web has been generated in the last few years by billions of users around the globe using their mobile devices and web applications, mainly on social networks. This information carries astonishing details of daily activities ranging from urban mobility and tourism behavior, to emotions and interests. The largest social network nowadays is Facebook, which in December 2015 had incredible 1.31 billion mobile active users, 4.5 billion “likes” generated daily. In addition, every 60 seconds 510 comments are posted, 293,000 statuses are updated, and 136,000 photos are uploaded. This flood of data has brought great opportunities to discover individual and collective preferences, and use this information to offer services to meet people’s needs, such as recommending relevant and interesting items (e.g. news, places, movies). Furthermore, it is now possible to exploit the experiences of groups of people as a collective behavior so as to augment the experience of other. This latter illustrates the important scenario where the discovery of collective behavioral patterns, the wisdom-of-the-crowd, may enrich the experience of individual users. In this light, this thesis has the objective of taking advantage of the wisdom of the crowd in order to better understand human mobility behavior so as to achieve the final purpose of supporting users (e.g. people) by providing intelligent and effective recommendations. We accomplish this objective by following three main lines of investigation as discussed below. In the first line of investigation we conduct a study of human mobility using the wisdom-of-the-crowd, culminating in the development of an analytical framework that offers a methodology to understand how the points of interest (PoIs) in a city are related to each other on the basis of the displacement of people. We experimented our methodology by using the PoI network topology to identify new classes of points of interest based on visiting patterns, spatial displacement from one PoI to another as well as popularity of the PoIs. Important relationships between PoIs are mined by discovering communities (groups) of PoIs that are closely related to each other based on user movements, where different analytical metrics are proposed to better understand such a perspective. The second line of investigation exploits the wisdom-of-the-crowd collected through user-generated content to recommend itineraries in tourist cities. To this end, we propose an unsupervised framework, called TripBuilder, that leverages large collections of Flickr photos, as the wisdom-of-the-crowd, and points of interest from Wikipedia in order to support tourists in planning their visits to the cities. We extensively experimented our framework using real data, thus demonstrating the effectiveness and efficiency of the proposal. Based on the theoretical framework, we designed and developed a platform encompassing the main features required to create personalized sightseeing tours. This platform has received significant interest within the research community, since it is recognized as crucial to understand the needs of tourists when they are planning a visit to a new city. Consequently this led to outstanding scientific results. In the third line of investigation, we exploit the wisdom-of-the-crowd to leverage recommendations of groups of people (e.g. friends) who can enjoy an item (e.g. restaurant) together. We propose GroupFinder to address the novel user-item group formation problem aimed at recommending the best group of friends for a < user, item > pair. The proposal combines user-item relevance information with the user’s social network (ego network), while trying to balance the satisfaction of all the members of the group for the item with the intra-group relationships. Algorithmic solutions are proposed and experimented in the location-based recommendation domain by using four publicly available Location-Based Social Network (LBSN) datasets, showing that our solution is effective and outperforms strong baselines. / A opinião coletiva de um grande número de usuários, popularmente conhecida como wisdom-of-the-crowd, tem sido vista como poderosa ferramenta para resolver problemas. Como sugerido por Surowiecki em seus livros, grandes grupos de pessoas são considerados mais inteligentes do que uma elite de poucos, independentemente de quão brilhante na resolução de problemas ou tomadas de decisões sábias esses são. Este fenômeno, juntamente com a disponibilidade de uma enorme quantidade de dados na Web propiciou o desenvolvimento de soluções que empregam a sabedoria da multidão para resolver uma variedade de problemas em diferentes domínios, tais como sistemas de recomendação, redes sociais e problemas combinatoriais. A grande maioria dos dados na Web tem sido gerada nos últimos anos por bilhões de usuários em todo o mundo através de seus dispositivos móveis e aplicações web, principalmente em redes sociais. Esta informação carrega detalhes surpreendentes sobre as atividades dia ́rias, que variam da mobilidade urbana e comportamento de turismo, à emoções e interesses. Atualmente, a maior rede social é o Facebook, que em dezembro de 2015 tinha incríveis 1.31 bilhões de usuários (móveis) ativos, 4.5 bilhões de “likes” gerados diariamente. Além disso, a cada 60 segundos, 510 comentários são publicados, 293.000 status são atualizados e 136.000 fotos são enviadas. Esta inundação de dados trouxe grandes oportunidades para delinear as preferências individuais e coletivas, e usar essas informações para oferecer serviços para atender às necessidades das pessoas, como recomendar itens relevantes e interessantes (por exemplo, notícias, lugares, filmes). Ainda, é possível explorar as experiências de grupos de pessoas como um comportamento coletivo para aumentar a experiência de outros. Este último ilustra o cenário importante onde a descoberta de padrões comportamentais coletivos, a sabedoria da multidão, pode enriquecer a experiência de usuários individuais. Neste sentido, esta tese tem o objetivo de aproveitar a sabedoria da multidão para entender melhor o comportamento da mobilidade humana de modo a alcançar o propósito final de auxiliar os usuários (por exemplo, pessoas), fornecendo recomendações inteligentes e eficazes. Alcançamos esse objetivo seguindo três linhas principais de investigação, conforme discutido abaixo. Na primeira linha de investigação, realizamos um estudo sobre a mobilidade humana usando a sabedoria da multidão, culminando no desenvolvimento de uma estrutura analítica que oferece uma metodologia para entender como os pontos de interesse (PoIs) em uma cidade estão relacionados com base no deslocamento de pessoas. Experimentamos nossa metodologia usando a topologia de rede de PoIs para identificar novas classes de pontos de interesse com base em padrões de visitas, deslocamento espacial de um PoI para outro, bem como popularidade dos mesmos. Relações importantes entre PoIs são mineradas pela descoberta de comunidades (grupos) de PoIs que estão intimamente relacionadas entre si com base nos movimentos do usuário, onde diferentes métricas analíticas são propostas para entender melhor tal perspectiva. A segunda linha de investigação explora a sabedoria da multidão coletada através de conteúdo gerado por usuários para recomendar itinerários em cidades turísticas. Para isso, propomos uma estrutura não supervisionada, chamada TripBuilder, que alavanca grandes coleções de fotos do Flickr e pontos de interesse da Wikipedia, a fim de auxiliar os turistas no planejamento de suas visitas às cidades. Experimentamos extensivamente nossa estrutura usando dados reais, demonstrando assim a eficácia e eficiência da proposta. Com base no arcabouço teórico, desenhamos e desenvolvemos uma plataforma que engloba as principais características necessárias para a realização de passeios turísticos personalizados. Esta plataforma tem recebido um interesse significativo dentro da comunidade de pesquisa, uma vez que este tem sido reconhecido como crucial para entender as necessidades dos turistas quando eles estão planejando uma visita a uma nova cidade. Consequentemente, isto levou a resultados científicos notáveis. Na terceira linha de investigação, exploramos a sabedoria da multidão para realizar recomendações de grupos de pessoas (por exemplo, amigos) que pudessem desfrutar de um determinado item (por exemplo, restaurante) em conjunto. Propomos GroupFinder para abordar o novo problema de formação de grupo de usuário-item destinado a recomendar o melhor grupo de amigos para um determinado par < usuário,item >. A proposta combina informações sobre a relevância do item para o usuário juntamente com a rede social deste (ego network), ao mesmo tempo em que tenta equilibrar a satisfação de todos os membros do grupo pelo item com as relações intra-grupais. Soluções algorítmicas são propostas e experimentadas no domínio de recomendação baseado em localização, utilizando quatro base de dados de rede sociais baseados em local (LBSN) publicamente disponíveis, mostrando que nossa solução é eficaz e supera baselines definidos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-11-21T03:21:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348591.pdf: 1870797 bytes, checksum: e9861d045a47bab8cda1c94f598e92e3 (MD5) Previous issue date: 2017 / Repositórios Digitais (RDs) oferecem funcionalidades para gerenciar, armazenar e acessar conteúdos digitais de diversos tipos, como teses, dissertações, artigos científicos, vídeos, obras de arte e obras literárias. Com sua popularização, é crescente o número de conteúdos disponibilizados nos RDs, gerando o problema clássico da sobrecarga de informação. Uma solução muito usual atualmente para tratar este problema são os sistemas de recomendação, que oferecem aos usuários uma lista de itens que são potencialmente de interesse destes usuários. Todavia, nenhuma das soluções abertas de RDs oferecem atualmente funcionalidades de recomendação. Esta dissertação propõe um serviço de recomendação fracamente acoplado e multidomínio para RDs. O fraco acoplamento é possível graças ao oferecimento do sistema de recomendação na forma de Web Service. A flexibilidade de domínio é fornecida graças ao uso de ontologias para representar o conhecimento específico de domínio associado aos conteúdos dos RDs. A fim de tentar garantir o tempo de resposta do serviço, este trabalho adotou o uso de técnicas de recomendação baseadas em grafos, bem como o uso de um banco de dados orientado a grafos. A fim de testar a factibilidade da proposta, este trabalho apresenta dois usos de caso do sistema proposto em domínios diferentes. / Abstract : Digital Repositories (RDs) offer functionality to manage, store and access digital content of various types, such as phd thesis, master's thesis, scientific works, videos and literary works. With its popularization, the number of contents made available in RDs is increasing, generating the classic problem of information overload. A solution currently adopted to address this problem is recommendation systems, which offer to users a list of items that are potentially of interest to these users. However, none of the open RD solutions currently offers recommendation functionality. This dissertation proposes a weakly coupled and multidomain recommendation service for RDs. Weak coupling is possible through a recommendation system developed as a Web Service. The domain flexibility is reached with the use of ontologies to represent the domain-specific knowledge associated with the RD content. In order to provide a good service response time, this work has adopted the use of graph-based recommendation techniques, as well as the use of a graph-oriented database. In order to test the feasibility of the proposal, this work presents two use cases of the proposed system in different domains.

A busca de informações em bases de dados de instituições que possuem grande volume de dados necessita cada vez mais de processos mais eficientes para realização dessa tarefa. Problemas de grafia, idioma, sinonímia, abreviação de termos e a falta de padronização dos termos, tanto nos argumentos de busca, quanto na indexação dos documentos, interferem diretamente nos resultados. Diante disso, este estudo teve como objetivo avaliar o impacto da adição de vocabulários estruturados da área de Ciências da Saúde no Currículo Lattes, na recuperação de perfis similares de pesquisadores das áreas de Ciências Biológicas e Ciências da Saúde, utilizando técnicas de mineração de dados, expansão de consultas, modelos vetoriais de consultas e utilização de algoritmo de trigramas. Foram realizados cruzamentos de informações entre as palavras-chaves de artigos publicados registrados no Currículo Lattes e as informações contidas no Medical Subject Headings (MeSH) e nos Descritores em Ciências da Saúde (DeCS), bem como comparações entre os resultados das consultas, utilizando as palavras-chaves originais e adicionando-lhes os termos resultantes do processo de expansão de consultas. Os resultados mostram que a metodologia adotada neste estudo pode incrementar qualitativamente o universo de perfis recuperados, podendo dessa forma contribuir para a melhoria dos Sistemas de Informações do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq. / Information retrieval in large databases need increasingly more efficient ways for accomplishing this task. There are many problems, like spelling, language, synonym, acronyms, lack of standardization of terms, both in the search arguments, as in the indexing of documents. They directly interfere in the results. Thus, this study aimed to evaluate the impact of the addition of structured vocabularies of Health Sciences area in Lattes Database, in the recovery of similar profiles of researchers that work in Biological Sciences and Health Sciences, using Query Expansion, Data Mining procedures, Vector Models and Trigram Phrase Matching algorithm. Crosschecking keywords of articles registered in Lattes Database and Medical Subject Headings (MeSH) and Health Sciences Descriptors (DeCS) terms, as well as comparisons between the results of queries using the original keywords and adding them to query expansion terms. The results show that the methodology used in this study can qualitatively increase the set of recovered profiles, contributing to the improvement of CNPq Information Systems.