Submitted by Kleber Silva (kleberbs@ufba.br) on 2017-07-21T21:56:38Z No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG Copy.pdf: 7829168 bytes, checksum: 152763ea87b62d786c38c101ba9b0461 (MD5) / Approved for entry into archive by NUBIA OLIVEIRA (nubia.marilia@ufba.br) on 2017-07-24T17:50:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG Copy.pdf: 7829168 bytes, checksum: 152763ea87b62d786c38c101ba9b0461 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-24T17:50:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG Copy.pdf: 7829168 bytes, checksum: 152763ea87b62d786c38c101ba9b0461 (MD5) / O número de aplicações móveis e sensíveis ao contexto aumenta a cada dia. Estas aplicações precisam ser testadas para assegurar um nível adequado de qualidade. Quando aplicação móvel depende de informações de contexto, sejam elas obtidas via sensores físicos e/ou virtuais, a complexidade e o custo relativos a etapa de testes aumenta consideravelmente,pois, os sensores fornecem à aplicação um volume maior e mais diverso tradicionais.

Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-06-12T17:22:46Z No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-29T11:47:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T11:47:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / O n´umero de aplica¸c˜oes m´oveis e sens´ıveis ao contexto aumenta a cada dia. Estas aplica¸c˜oes precisam ser testadas para assegurar um n´ıvel adequado de qualidade. Quando a aplica¸c˜ao m´ovel depende de informa¸c˜oes de contexto, sejam elas obtidas via sensores f´ısicos e/ou virtuais, a complexidade e o custo relativos `a etapa de testes aumenta consideravelmente, pois os sensores fornecem `a aplica¸c˜ao um volume maior e mais diverso de dados em compara¸c˜ao com a inser¸c˜ao direta pelo usu´ario, como ocorre nas aplica¸c˜oes tradicionais. Existem abordagens que almejam a gera¸c˜ao de casos de teste com informa¸c˜oes de contexto para estes aplicativos. Algumas delas utilizam modelos de contexto da aplica¸c˜ao para gerar casos de teste, ou ent˜ao usam padr˜oes de eventos de contexto. Estas abordagens possuem uma desvantagem no tipo de informa¸c˜ao que ´e gerada, cujo formato geralmente ´e uma s´erie de dados de sensores em baixo n´ıvel, como conjuntos de coordenadas GPS. Dados de contexto de alto n´ıvel, como a chegada, presen¸ca e sa´ıda de uma reuni˜ao, por exemplo, n˜ao s˜ao considerados por estas abordagens. Esta pesquisa tem como objetivo investigar como a gera¸c˜ao sistem´atica de casos de teste com dados de contexto em alto n´ıvel de abstra¸c˜ao pode ajudar o testador de aplicativos m´oveis. Nesta disserta¸c˜ao propomos um m´etodo (denominado CEmanTIKA Test Creator) para gera¸c˜ao de casos de teste onde o testador confecciona de forma sistem´atica os dados de contexto para os casos de teste. Para apoiar o testador na gera¸c˜ao dos casos de teste, combinamos os dados de contexto obtidos nos modelos de contexto da aplica¸c˜ao com padr˜oes de defeitos em fontes de contexto. Para avaliar a proposta implementamos um prot´otipo dentro da ferramenta de modelagem de contexto CEManTIKA CASE e integramos os casos de teste gerados ao simulador de contexto Context Simulator. Realizamos um estudo emp´ırico com uma abordagem qualitativa na qual participantes volunt´arios executaram o m´etodo proposto em uma aplica¸c˜ao m´ovel de teste denominada NoCamInMeeting. Ao analisar os dados obtidos, conclu´ımos que a abordagem gera casos de teste com boa cobertura, embora com alguma redundˆancia, e tamb´em que a divis˜ao sistem´atica das tarefas para a gera¸c˜ao dos casos de teste ajuda os testadores a poupar tempo e esfor¸co.

MARINHO, Fabiana Gomes. PRECISE - Um processo de verificação formal para modelos de características de aplicações móveis e sensíveis ao contexto. 2012. 181 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-12T19:42:02Z No. of bitstreams: 1 2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:39:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:39:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) Previous issue date: 2012 / SPLc have been used to develop different types of applications, including the ones that run on mobile devices and are able to adapt when the context elements in which they are located change. These applications can change due to variations in their execution environment and inconsistent adaptations can occur, compromising the expected behavior. Then there is a need for creating a verification process to check the correctness and consistency of these SPLs as well as to check the correctness of both derived products and adapted products from these SPLs. Thus, this work proposes PRECISE - A Formal Verification Process for Feature Models of Mobile and Context-Aware Applications. PRECISE helps to identify defects in the variability modeling of an SPL for mobile and context-aware applications, minimizing problems that can take place during the execution of products generated from this SPL. It is worth noting that PRECISE is defined based on a formal specification and a set of well-formedness properties developed using First-Order Logic, which are prerequisites for the achievement of an unambiguous variability modeling. To evaluate PRECISE, a validation is performed from the formal specification and well-formedness properties defined in the process. This validation intends to show that PRECISE is able to identify defects, anomalies and inconsistencies in a variability model of an SPL for mobile and context-aware applications. In this validation, five different techniques are used: UML Profile, OCL, Propositional Logic, Prolog and Simulation. While minimizing the defects and inconsistencies in the variability models of an SPL, PRECISE still benefits from the generality and flexibility intrinsic to the formal notation used in its specification. / As LPSs, além do seu uso em aplicações tradicionais, têm sido utilizadas no desenvolvimento de aplicações que executam em dispositivos móveis e são capazes de se adaptarem sempre que mudarem os elementos do contexto em que estão inseridas. Essas aplicações, ao sofrerem alterações devido a mudanças no seu ambiente de execução, podem sofrer adaptações inconsistentes e, consequentemente, comprometer o comportamento esperado. Por esse motivo, é essencial a criação de um processo de verificação que consiga checar a corretude e a consistência dessas LPSS, bem como checar a corretude tanto dos produtos derivados como dos produtos adaptados dessas LPSs. Sendo assim, nesta tese de doutorado é proposto o PRECISE - um Processo de Verificação Formal para Modelos de Características de Aplicações Móveis e Sensíveis ao Contexto. O PRECISE auxilia na identificação de defeitos na modelagem da variabilidade de uma LPS para aplicações móveis e sensíveis ao contexto e, assim, minimiza problemas que ocorreriam durante a execução dos produtos gerados a partir dessa LPS. É importante ressaltar que o PRECISE é definido com base em uma especificação formal e em um conjunto de propriedades de boa formação elaborados usando Lógica de Primeira Ordem. Essa especificação é um pré-requisito para a realização de uma modelagem da variabilidade sem ambiguidades. Para avaliar o PRECISE, uma validação é realizada a partir da especificação formal e das propriedades de boa formação definidas no processo. Essa validação tem como objetivo mostrar que o PRECISE consegue identificar defeitos, anomalias e inconsistências existentes em um modelo de variabilidades de uma LPS para aplicações móveis e sensíveis ao contexto. Nessa validação, cinco técnicas diferentes são utilizadas: Perfil UML, OCL, Lógica Proposicional, Prolog e Simulação. Além de minimizar os defeitos e inconsistências dos modelos de variabilidades das LPSs, o PRECISE ainda se beneficia da generalidade e flexibilidade intrínsecas à notação formal usada na sua especificação.

ROCHA, Lincoln Souza. CAEHV: um método para verificação de modelos do tratamento de exceção sensível ao contexto em sistemas ubíquos. 2013. 113 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-20T12:34:03Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_lsrocha.pdf: 1533788 bytes, checksum: a51ba242829e63d58d2f966281d49c4a (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:59:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_lsrocha.pdf: 1533788 bytes, checksum: a51ba242829e63d58d2f966281d49c4a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:59:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_lsrocha.pdf: 1533788 bytes, checksum: a51ba242829e63d58d2f966281d49c4a (MD5) Previous issue date: 2013 / The context-aware adaptive software, also known as self-adaptive software, represents a specic class of complex software systems, which has as primary requirement the ability to monitor its execution environment (physical and logical) and reacts upon change, either adapting its internal structure and behavior or performing automatic tasks. In ubiquitous environments, context-aware adaptive software plays a fundamental role, as it must be designed to interact with the physical environment, aiming to transparently supporting users in their daily activities, improving or hiding the interaction between human and computer. In that direction, the application domain in which context-aware adaptive software may be applied is broad (e.g., smart home, mobile visit guide, gaming, health or rescue missions), requiring a high-degree of reliability, not only capable of performing its functional requirements, but also dealing with abnormal conditions, avoiding occasional failures. Although context-aware exception handling has been used to improve robustness and reliability levels of context-aware adaptive software, it requires from the software designers a good understanding of the application domain, turning out to be a complex and error-prone activity. In order to achieve the expected results of using context-aware exception handling, it is mandatory to follow a rigorous design approach, trying to minimize the number of design faults. In this scenario, this doctoral thesis proposes a method for model checking context-aware exception handling, named CAEH!(Context-Aware Exception Handling Verication). It provides a set of abstractions that permits designers to model the context-aware exceptional behavior and translates it to a Kripke structure. Additionally, a set of behavior properties is established, attempting to aid designers to identify specic types of design faults. To evaluate the feasibility of the proposed method, a tool, called JCAEH!, for modeling and verication of context-aware exceptional behavior is developed, and fault injection scenarios are modeled to analyze its eectiveness in identifying design faults. / Os sistemas de software adaptativos sensíveis ao contexto, também conhecidos como auto-adaptativos, representam uma classe particular de sistemas de software complexos. Esse tipo de sistema de software tem como requisito básico observar o ambiente (físico e lógico) em que executa e reagir de forma apropriada às mudanças, quer seja adaptando sua estrutura e comportamento ou executando tarefas de forma automática. Nos ambientes ubíquos, o software adaptativo sensível ao contexto assume um papel fundamental, sendo projetado para interagir com o ambiente físico com intuito de auxiliar as pessoas, de forma transparente, na execução das suas atividades cotidianas, tornando a interação humano-computador mais natural. Devido ao seu amplo domínio de aplicação (e.g., casas inteligentes, guias móveis de visitação, jogos, saúde e missões de resgate), os sistemas de software adaptativo sensível ao contexto precisam ser confiáveis, para cumprir com a sua função e lidar com situações anormais, evitando eventuais falhas. Nesse sentido, o tratamento de exceção sensível ao contexto vem sendo empregado na melhoria dos níveis de robustez e confiabilidade desse tipo de sistema de software. Entretanto, o projeto e implementação do tratamento de exceção sensível ao contexto exige dos projetistas insights e expertise de domínio, sendo uma atividade complexa e propensa a erros. Desse modo, para que o tratamento de exceção sensível ao contexto atinja os objetivos esperados, é necessário que ele seja projetado de forma rigorosa, buscando eliminar ao máximo o número de faltas de projeto (design faults). Nesse cenário, esta tese de doutorado propõe um método para verificação de modelos do tratamento de exceção sensível ao contexto, denominado CAEHV (Context-Aware Exception Handling Verification). O CAEHV provê um conjunto de abstrações que permitem aos projetistas modelarem o comportamento excepcional sensível contexto e mapeá-lo para uma estrutura de Kripke. Além disso, um conjunto de propriedades comportamentais é estabelecido com o intuito de auxiliar os projetistas no processo de identificação de determinados tipos de faltas de projeto. Por fim, com o objetivo de avaliar a viabilidade do método, uma ferramenta para a modelagem e verificação do comportamento excepcional sensível ao contexto foi desenvolvida e cenários de injeção de faltas (fault injection) foram modelados para analisar a sua efetividade na identificação de faltas de projeto no modelo.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-09T14:10:24Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Adriano Tito.pdf: 3370866 bytes, checksum: fafacaf4a32455e59fa2cd1eac5524cd (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:10:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Adriano Tito.pdf: 3370866 bytes, checksum: fafacaf4a32455e59fa2cd1eac5524cd (MD5) Previous issue date: 2013-08-23 / Nas últimas décadas, o trânsito em cidades de médio e grande porte, bem como os transtornos causados direta ou indiretamente por este, tem se tornado um problema crescente no cotidiano de qualquer cidadão. Isto tem contribuído para a ineficiência do transporte público, onde uma das principais barreiras é a ausência de informações aos usuários. Em tempos onde soluções tecnológicas para tarefas diárias estão sendo amplamente disponibilizadas, surgem como uma possível solução os Sistemas de Informação ao Usuário do transporte coletivo, que têm por finalidade fornecer informações aos passageiros e apoiar suas decisões. A maioria dos sistemas com esse propósito utiliza informações estáticas ou auxiliadas por transmissores GPS instalados nos veículos. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema de recomendação de rotas de transporte público por ônibus, denominado RecRoute, que considera informações contextuais dos usuários, condições climáticas, temporais e do trânsito para recomendar rotas de ônibus aos passageiros, apoiando-os em suas tomadas de decisão. No experimento realizado com o RecRoute os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes. Sendo assim, espera-se prover informações de grande relevância para os usuários de transporte coletivo urbano, melhorando a qualidade do transporte público por ônibus e incentivando o uso deste tipo de meio de transporte.

COSTA, Paulo Alexandre da Silva. Uma ferramenta para análise automática de modelos de características de linhas de produtos de software sensível ao contexto. 2012. 120 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-12T15:00:02Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_pascosta.pdf: 4531402 bytes, checksum: d2d946bd5cd88cf8370f2db5df31f7d1 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-20T13:48:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_pascosta.pdf: 4531402 bytes, checksum: d2d946bd5cd88cf8370f2db5df31f7d1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-20T13:48:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_pascosta.pdf: 4531402 bytes, checksum: d2d946bd5cd88cf8370f2db5df31f7d1 (MD5) Previous issue date: 2012 / Software product lines are a way to maximize software reuse once it provides mass software customization. Software product lines (SPLs) have been also used to support contextaware application’s development where adaptability at runtime is an important issue. In this case, SPLs are known as Context-aware software product lines. Context-aware software product line (CASPL) success depends on the modelling of their features and relevant context. However, a manual process to build and configure these models can add several errors such as replicated features, loops, and dead and false optional features. Because of this, there is a need of techniques to verify the model consistency. In the context-aware application domain, the consistency verification plays an important role, since application in this domain use context to both provide services and self-adaptation, when it is needed. In this sense, context-triggered adaptations may lead the application to undesired state. Moreover, in some cases, the statement that a contex-triggered adaptation is undesired only can be made at runtime, because the error is conditioned to the current product configuration. Additionally, applications in this domain are submitted to large volumes of contextual changes, which imply that manual verification is virtually not viable. So, it is interesting to do consistency verification in a automated way such that a computational entity may execute these operations. As there is few automated support for these proccesses, the objective of this work is to propose the complete automation of these proccesses with a software tool, called FixTure, that does consistency verification of feature diagrams during their development and product configuration. FixTure tool also supports contextual changes simulation during the lifecycle of a CASPL application in order to identify inconsistencies that can happen at runtime. / As Linhas de produtos de software são uma forma de maximizar o reuso de software, dado que proveem a customização de software em massa. Recentemente, Linhas de produtos de software (LPSs) têm sido usadas para oferecer suporte ao desenvolvimento de aplicações sensíveis ao contexto nas quais adaptabilidade em tempo de execução é um requisito importante. Neste caso, as LPSs são denominadas Linhas de produtos de software sensíveis ao contexto (LPSSCs). O sucesso de uma LPSSC depende, portanto, da modelagem de suas características e do contexto que lhe é relevante. Neste trabalho, essa modelagem é feita usando o diagrama de características e o diagrama de contexto. Entretanto, um processo manual para construção e configuração desses modelos pode facilitar a inclusão de diversos erros, tais como duplicação de características, ciclos, características mortas e falsos opcionais sendo, portanto, necessário o uso de técnicas de verificação de consistência. A verificação de consistência neste domínio de aplicações assume um papel importante, pois as aplicações usam contexto tanto para prover serviços como para auto-adaptação caso seja necessário. Neste sentido, as adaptações disparadas por mudanças de contexto podem levar a aplicação a um estado indesejado. Além disso, a descoberta de que algumas adaptações podem levar a estados indesejados só pode ser atestada durante a execução pois o erro é condicionado à configuração atual do produto. Ao considerar que tais aplicações estão sujeitas a um grande volume de mudanças contextuais, a verificação manual torna-se impraticável. Logo, é interessante que seja possível realizar a verificação da consistência de forma automatizada de maneira que uma entidade computacional possa realizar essas operações. Dado o pouco suporte automatizado oferecido a esses processos, o objetivo deste trabalho é propor a automatização completa desses processos com uma ferramenta, chamada FixTure (FixTure), para realizar a verificação da construção dos modelos de características para LPSSC e da configuração de produtos a partir desses modelos. A ferramenta FixTure também provê uma simulação de situações de contexto no ciclo de vida de uma aplicação de uma LPSSC, com o objetivo de identificar inconsistências que ocorreriam em tempo de execução.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-10-09T17:35:37Z No. of bitstreams: 2 FERNÃO REGES DOS SANTOS.pdf: 10887220 bytes, checksum: 81802dbbf102c4b0d48578ac5d1471a4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-10-25T14:45:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 FERNÃO REGES DOS SANTOS.pdf: 10887220 bytes, checksum: 81802dbbf102c4b0d48578ac5d1471a4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-25T14:45:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 FERNÃO REGES DOS SANTOS.pdf: 10887220 bytes, checksum: 81802dbbf102c4b0d48578ac5d1471a4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-08-23 / The evolution of models and systems that implement the concepts of Ubiquitous and Pervasive Computing, particularly in applications that integrates Context-Aware Computing and mobile computing for personal use, presents opportunities and challenges in the educational field. Parallel to this evolution and in a complementary way, the models of computational intelligence are established as important tools for Internet-based services (solutions that combine applications and services on demand) and support decision systems applying personification to access information in large volumes of data (Big Data platforms). From this scenario, this research proposes a computational model that combines different artificial intelligence methods to aid the personalization of the teaching process considering interaction in context sensitive computing environments. This computational model is, mainly, a proposal of computation with focus on the perspective of the student to participate of educational tasks in different places. As a central element to support the process of customization and adaptability of student interaction, this research presents a computational model that combines Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms, Multiagent Systems and Context-Aware Computing. During the investigation of the dynamics of the computational model, an integration of the central model, a set of rules of the Multiagent System and an implementation of the proposed Architecture for Context- Aware Computing were elaborated. The cognitive structure was observed while using by a group of users in different locations. The observed results reinforce the dynamics proposed in this research as a viable model for personalization of interactions with intelligent environments. / A evolução dos sistemas que aplicam os conceitos de computação ubíqua e pervasiva, principalmente em aplicações de ambientes inteligentes que integram computação sensível ao contexto e computação móvel de uso pessoal, apresenta possibilidades e desafios no campo educacional. De forma complementar, os modelos de inteligência computacional se estabelecem como importantes ferramentas em serviços baseados em Internet (soluções que combinam aplicações e serviços sob demanda) e sistemas de suporte a decisão, propiciando personificação no acesso à informação em elevados volumes de dados (processamento de Big Data). A partir deste cenário, esta pesquisa propõe um modelo de computação que combina diferentes métodos de inteligência artificial para auxiliar a personalização do processo de aprendizado considerando interação em ambientes de computação sensível ao contexto. Este modelo computacional é, principalmente, uma proposta de computação com foco na perspectiva do estudante para participação de tarefas educacionais em diferentes locais providos de inteligência de ambiente. Como elemento central de apoio ao processo de personalização e adaptatividade da interação do estudante, esta pesquisa propõe um modelo computacional que combina Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Sistemas Multiagentes e Computação Sensível ao Contexto. Durante a investigação da dinâmica do modelo computacional, foi elaborada uma implementação resumida do modelo central, um conjunto de regras do sistema multiagente e uma implementação da arquitetura proposta para Computação Sensível ao Contexto. A estrutura cognitiva resultante foi observada durante a utilização por um grupo de usuários voluntários em diferentes localidades. Os resultados observados reforçam a dinâmica proposta nesta pesquisa como um modelo viável para personalização das interações com ambientes inteligentes.

O processo de digitalização da TV em diversos países do mundo tem contribuído para o aumento do volume de programas de TV, o que gera uma sobrecarga de informação. Consequentemente, o usuário está enfrentando dificuldade para encontrar os programas de TV favoritos dentre as várias opções disponíveis. Diante deste cenário, os sistemas de recomendação destacam-se como uma possível solução. Tais sistemas são capazes de filtrar itens relevantes de acordo com as preferências do usuário ou de um grupo de usuários que possuem perfis similares. Entretanto, em diversas recomendações o interesse do usuário pode depender do seu contexto. Assim, torna-se importante estender as abordagens tradicionais de recomendação personalizada por meio da exploração do contexto do usuário, o que poderá melhorar a qualidade das recomendações. Para isso, este trabalho descreve uma infraestrutura de software de suporte ao desenvolvimento e execução de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto para TV Digital Interativa - intitulada de PersonalTVware. A solução proposta fornece componentes que implementam técnicas avançadas para recomendação de conteúdo e processamento de contexto. Com isso, os desenvolvedores de sistemas de recomendação concentram esforços na lógica de apresentação de seus sistemas, deixando questões de baixo nível para o PersonalTVware gerenciar. As modelagens de usuário, e do contexto, essenciais para o desenvolvimento do PersonalTVware, são representadas por padrões de metadados flexíveis usados na TV Digital Interativa (MPEG-7 e TV-Anytime), e suas devidas extensões. A arquitetura do PersonalTVware é composta por dois subsistemas: dispositivo do usuário e provedor de serviços. A tarefa de predição de preferências contextuais é baseada em métodos de aprendizagem de máquina, e a filtragem de informação sensível ao contexto tem como base a técnica de filtragem baseada em conteúdo. O conceito de perfil contextual também é apresentado e discutido. Para demonstrar e validar as funcionalidades do PersonalTVware em um cenário de uso, foi desenvolvido um sistema de recomendação sensível ao contexto como estudo de caso. / The process of digitalization of TV in several countries around the world has, contributed to increase the volume of TV programs offered and it leads, to information overload problem. Consequently, the user facing the difficulty to find their favorite TV programs in view of various available options. Within this scenario, the recommender systems stand out as a possible solution. These systems are capable of filtering relevant items according to the user preferences or the group of users who have similar profiles. However, the most of the recommender systems for Interactive Digital TV has rarely take into consideration the users contextual information in carrying out the recommendation. However, in many recommendations the user interest may depend on the context. Thus, it becomes important to extend the traditional approaches to personalized recommendation of TV programs by exploiting the context of user, which may improve the quality of the recommendations. Therefore, this work presents a software infrastructure in an Interactive Digital TV environment to support context-aware personalized recommendation of TV programs entitled PersonalTVware. The proposed solution provides components which implement advanced techniques to recommendation of content and context management. Thus, developers of recommender systems can concentrate efforts on the presentation logic of their systems, leaving low-level questions for the PersonalTVware managing. The modeling of user and context, essential for the development of PersonalTVware, are represented by granular metadata standards used in the Interactive Digital TV field (MPEG-7 and TV-Anytime), and its extensions required. The PersonalTVware architecture is composed by two subsystems: the users device and the service provider. The task of inferring contextual preferences is based on machine learning methods, and context-aware information filtering is based on content-based filtering technique. The concept of contextual user profile is presented and discussed. To demonstrate the functionalities in a usage scenario a context-aware recommender system was developed as a case study applying the PersonalTVware.

O processo de digitalização da TV em diversos países do mundo tem contribuído para o aumento do volume de programas de TV, o que gera uma sobrecarga de informação. Consequentemente, o usuário está enfrentando dificuldade para encontrar os programas de TV favoritos dentre as várias opções disponíveis. Diante deste cenário, os sistemas de recomendação destacam-se como uma possível solução. Tais sistemas são capazes de filtrar itens relevantes de acordo com as preferências do usuário ou de um grupo de usuários que possuem perfis similares. Entretanto, em diversas recomendações o interesse do usuário pode depender do seu contexto. Assim, torna-se importante estender as abordagens tradicionais de recomendação personalizada por meio da exploração do contexto do usuário, o que poderá melhorar a qualidade das recomendações. Para isso, este trabalho descreve uma infraestrutura de software de suporte ao desenvolvimento e execução de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto para TV Digital Interativa - intitulada de PersonalTVware. A solução proposta fornece componentes que implementam técnicas avançadas para recomendação de conteúdo e processamento de contexto. Com isso, os desenvolvedores de sistemas de recomendação concentram esforços na lógica de apresentação de seus sistemas, deixando questões de baixo nível para o PersonalTVware gerenciar. As modelagens de usuário, e do contexto, essenciais para o desenvolvimento do PersonalTVware, são representadas por padrões de metadados flexíveis usados na TV Digital Interativa (MPEG-7 e TV-Anytime), e suas devidas extensões. A arquitetura do PersonalTVware é composta por dois subsistemas: dispositivo do usuário e provedor de serviços. A tarefa de predição de preferências contextuais é baseada em métodos de aprendizagem de máquina, e a filtragem de informação sensível ao contexto tem como base a técnica de filtragem baseada em conteúdo. O conceito de perfil contextual também é apresentado e discutido. Para demonstrar e validar as funcionalidades do PersonalTVware em um cenário de uso, foi desenvolvido um sistema de recomendação sensível ao contexto como estudo de caso. / The process of digitalization of TV in several countries around the world has, contributed to increase the volume of TV programs offered and it leads, to information overload problem. Consequently, the user facing the difficulty to find their favorite TV programs in view of various available options. Within this scenario, the recommender systems stand out as a possible solution. These systems are capable of filtering relevant items according to the user preferences or the group of users who have similar profiles. However, the most of the recommender systems for Interactive Digital TV has rarely take into consideration the users contextual information in carrying out the recommendation. However, in many recommendations the user interest may depend on the context. Thus, it becomes important to extend the traditional approaches to personalized recommendation of TV programs by exploiting the context of user, which may improve the quality of the recommendations. Therefore, this work presents a software infrastructure in an Interactive Digital TV environment to support context-aware personalized recommendation of TV programs entitled PersonalTVware. The proposed solution provides components which implement advanced techniques to recommendation of content and context management. Thus, developers of recommender systems can concentrate efforts on the presentation logic of their systems, leaving low-level questions for the PersonalTVware managing. The modeling of user and context, essential for the development of PersonalTVware, are represented by granular metadata standards used in the Interactive Digital TV field (MPEG-7 and TV-Anytime), and its extensions required. The PersonalTVware architecture is composed by two subsystems: the users device and the service provider. The task of inferring contextual preferences is based on machine learning methods, and context-aware information filtering is based on content-based filtering technique. The concept of contextual user profile is presented and discussed. To demonstrate the functionalities in a usage scenario a context-aware recommender system was developed as a case study applying the PersonalTVware.

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-09T13:59:48Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Gilson Medeiros de Oliveira Júnior.pdf: 2514749 bytes, checksum: 5cb30bafc7935aa9accc6f4541777d22 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T13:59:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Gilson Medeiros de Oliveira Júnior.pdf: 2514749 bytes, checksum: 5cb30bafc7935aa9accc6f4541777d22 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / A mobilidade urbana é uma questão preocupante que vem ganhando bastante atenção nos últimos anos, principalmente, devido a alguns fatores como, a proximidade da realização de eventos internacionais como a Copa do Mundo de Futebol de 2014 e as Olimpíadas de 2016, além do aumento no número de carros, a má qualidade do transporte público urbano, a falta de infra-estrutura viária e o aumento da demanda do transporte público, graças ao aumento populacional. Aliado a resolução ou a amenização desses problemas está o crescimento tecnológico, principalmente no que diz respeito a tecnologia móvel, através da popularização e do uso de dispositivos como: smartphones e tablets, por exemplo. Esse crescimento tecnológico torna a computação cada vez mais presente na vida e no cotidiano das pessoas e, com isso, surge um novo paradigma da computação chamado de Computação Ubíqua. Nesse cenário de utilização de tecnologia móvel e da Computação Ubíqua, destacam-se as aplicações sensíveis ao contexto, que podem ser acessadas em qualquer lugar e a qualquer momento, levando em consideração informações estáticas e dinâmicas dos seus usuários. Essas aplicações, na maioria das vezes, precisam de uma infra estrutura distribuída especializadas provida através de middleware para o gerenciamento (processamento, aquisição e armazenamento) de informações contextuais. Este trabalho propõe uma arquitetura de middleware que busca prover suporte ao desenvolvimento de aplicações ubíquas e sensíveis ao contexto. A arquitetura proposta foi definida após o estudo do estado da arte e dos requisitos necessários para o desenvolvimento desse novo tipo de aplicações. A arquitetura é baseada, principalmente, na criação e acoplamento de componentes, tornando fácil sua extensão e manutenção. A implementação da arquitetura proposta é validada através da desenvolvimento de um middleware chamado UbiMid que atua no domínio dos sistemas inteligentes de transporte público, desenvolvido no âmbito do projeto UbiBus.