O tamanho dos conjuntos de dados se tornou um grande problema atualmente. À medida que o sensoriamento urbano ganha popularidade, os conjuntos de dados de natureza espacial e temporal se tornam ubíquos, e levantam uma série de questões relacionadas ao armazenamento e gerenciamento destes. Isso também cria uma mudança no paradigma de análise, uma vez que os conjuntos de dados que antes representavam uma única série de medições ordenadas no tempo, agora são compostos por centenas dessas séries, com uma taxa de amostragem que está aumentando constantemente. Além disso, uma vez que os dados urbanos normalmente apresentam disposição geográfica inerente, a maioria das das tarefas requerem o suporte de representações espaciais apropriadas. Este se torna outro problema, visto que as tecnologias de exibição de imagens não avançam na mesma velocidade das tecnologias de sensoriamento, de modo que consequentemente acaba-se tendo mais dados do que espaço visual para representa-los. Após conduzir uma pesquisa exaustiva a respeito de análise de dados temporais e visualização, nós melhoramos uma visualização compacta de series temporais para auxiliar a exploração de grandes conjuntos de dados espaçotemporais. Nossa proposta aproveita a compacticidade de tal representação para permitir o uso de um mapa para representar os atributos espaciais dos dados, de modo coordenado, enquanto representação, de forma compreensível, centenas de series simultaneamente, com total contexto temporal. Nós apresentamos nossa proposta como sendo capaz de auxiliar várias tarefas de caráter exploratório de forma intuitiva. Para defender essa afirmação, nós mostramos como essa ideia foi desenvolvida e melhorada ao longo do desenvolvimento de dois estudos de design visual em diferentes domínios de aplicação, e validamos com a implementação de protótipos que foram usados na análise exploratória de vários conjuntos de dados com 3 representações diferentes. Palavras- / The size of datasets became the major problem in data analysis today. As urban sensing becomes popular, datasets of spatial and temporal nature become ubiquitous, leading to several concerns regarding storage and management. It also creates a shift of paradigm in data analysis, as datasets that once represented a single series of measurements ordered in time are now composed of hundreds of series with ever increasing sampling rates. Also, as urban data usually presents inherent geographic disposition, most analysis tasks requires the support of proper spatial views. It becomes another problem, once that displaying technologies do not advance at the same of pace that sensing technologies do, and consequently, there is usually more data than visual space to represent it. After conducting exhaustive research on temporal data analysis and visualization, we improved a compact visual representation of time series to support the exploration of large spatio-temporal datasets. Our proposal exploits the compactness of such representation to allow the use of a map to represent the spatial properties of the data in a coordinate scheme while presenting, in a comprehensible manner, hundreds of series simultaneously, with full temporal context. We argue that such solution can effectively support many exploratory tasks in an intuitive manner. To support this claim, we show how the idea was conceived, and improved along the development of two design studies from different application domains, and validated by the implementation of prototypes used in the exploratory analysis of several datasets with 3 different data structures.

Há alguns anos, a necessidade de armazenar a história das informações e o período no qual as mesmas são válidas ou não no mundo real, está crescendo. As próprias leis vigentes no país fazem com que isto seja uma necessidade quando, por exemplo, criam uma tabela de tempo de validade para o armazenamento de documentos fiscais ou de recursos humanos. Neste âmbito destaca-se a importância do estudo de modelos de dados temporais que gerenciem este tipo de informação. Tais modelos definem a forma como as informações são organizadas, mantidas e recuperadas. A implementação destes modelos, entretanto, é realizada sobre bancos de dados (BD) convencionais, uma vez que ainda não existe um BD totalmente temporal. O mapeamento de um modelo temporal sobre um convencional não impede que sejam satisfeitas todas as necessidades de representação temporal, desde que seja realizado de forma coerente. As diferentes informações temporais que podem ser utilizadas para a representação de tempo são o tempo de transação e o tempo de validade. Quando se deseja uma representação completa da realidade, utilizam-se bancos de dados bitemporais, através dos quais é possível recuperar todas as informações passadas, presentes e futuras. Este trabalho apresenta o mapeamento de um modelo de dados bitemporal (modelo TF-ORM) para um SGBD convencional (Oracle). Este mapeamento compreende, além das informações temporais, todas as características do modelo, dentre as quais: classes e papéis, mensagens, regras, propriedades dinâmicas e estáticas. É apresentada, ainda, a definição de um gerenciador temporal, o qual busca automatizar o que é implementado. Complementando o estudo realizado, são apresentadas sugestões de operações a serem realizadas pelos desenvolvedores de aplicações temporais quando da manutenção das informações. As operações de inserção, atualização e remoção em uma base temporal são analisadas, independente do tipo de BD temporal implementado. Um estudo de caso é apresentado para validar todas as definições realizadas. / The need for storing the information’s history and the period in which they are still valid in the real world has been growing in the last few years. The very existing laws in the country make it necessary when, for instance, a validity temporal table is created for storing business or human resources documents. Therefore, the study of temporal data models which manage this kind of information has become very important. Such models define the way in which the information is organized, kept and recovered. The implementation of these models, though, is carried out over conventional data bases (DB), once there is no a totally temporal DB. The mapping of a temporal model over a conventional one allows all of its requirements to be met, as long as it is made coherently. The different temporal information that can be used for time representation are the transaction time and the validity time. Whenever a complete representation of the reality is wanted, bitemporal databases are used. These bases make it possible to recover all the past information as well as present and future information. This work presents the mapping of a temporal data model (TF-ORM model) for a conventional DBMS (Oracle). Besides the temporal information, this mapping comprehends all the model’s characteristics, such as: classes and roles, messages, rules, dynamic and static properties. It is also presented a definition of a temporal manager which aims at automating what is implemented. In addition to this study, suggestions of operations to be carried out by the developers of temporal applications for the maintenance of the information are presented. The operations of inserting, updating and removing on temporal base are analyzed, apart from the kind of DB implemented. A case study is presented in order to validate all the definitions made.

Gerência de Configuração de Software é a disciplina que define conceitos e métodos baseados nos quais engenheiros de software conseguem manter sob controle a evolução de complexos produtos de software. Todos os princípios básicos da GCS foram implementados com sucesso em diversas ferramentas comerciais, mas as abordagens mais avançadas propostas nos últimos anos ainda não são utilizadas em ambientes reais de desenvolvimento, principalmente pela alta complexidade destas propostas – impedindo a sua implementação e utilização de forma adequada. Com o objetivo de introduzir uma solução simples e flexível para gerenciar configurações de software, este trabalho apresenta o SCM_TOO – Software Configurations Managed using a Temporal Object-Oriented data model, cuja principal característica é o uso da orientação a objeto para modelar o produto de software e as modificações aplicadas a ele durante o seu tempo de vida. Além de disponibilizar mecanismos específicos para manipular arquivos e usuários do sistema, o SCM_TOO aplica técnicas de bancos de dados temporais para suportar a evolução da aplicação e armazenar o histórico de modificações realizadas ao longo do tempo. O modelo define também um mecanismo de versionamento baseado em mudanças, no qual cada alteração realizada no software é identificada como uma entidade lógica no repositório de dados e pode ser utilizada na geração de novas baselines do produto. Esta proposta complementa o tradicional versionamento baseado em estados e aumenta a eficiência e flexibilidade do modelo sem acrescentar uma complexidade desnecessária. / Software Configuration Management is the discipline that defines concepts and methods based on which software engineers keep under control the evolution of complex software products. All the basic SCM principles have been successfully implemented in several commercial tools, but none of the advanced approaches proposed in the last years is currently used in real development environments, due to their high complexity – making the proper implementation and utilization almost impossible. Aiming to introduce a simple, flexible and powerful solution to manage software configurations, this work presents SCM_TOO – Software Configurations Managed using a Temporal Object-Oriented data model, whose main characteristic is using the object-oriented paradigm to model the software product and the modifications applied to it during its lifetime. Along with specific mechanisms to handle files and system users, SCM_TOO applies temporal databases techniques to support the application evolution and store the modifications realized on it. The model also defines a change-based versioning mechanism, in which every modification performed on the software is identified as a logical entity in the data repository and can be used to generate new product baselines. This approach complements the traditional state-based versioning and increases the model efficiency and flexibility without imposing unnecessary complexity.

Há alguns anos, a necessidade de armazenar a história das informações e o período no qual as mesmas são válidas ou não no mundo real, está crescendo. As próprias leis vigentes no país fazem com que isto seja uma necessidade quando, por exemplo, criam uma tabela de tempo de validade para o armazenamento de documentos fiscais ou de recursos humanos. Neste âmbito destaca-se a importância do estudo de modelos de dados temporais que gerenciem este tipo de informação. Tais modelos definem a forma como as informações são organizadas, mantidas e recuperadas. A implementação destes modelos, entretanto, é realizada sobre bancos de dados (BD) convencionais, uma vez que ainda não existe um BD totalmente temporal. O mapeamento de um modelo temporal sobre um convencional não impede que sejam satisfeitas todas as necessidades de representação temporal, desde que seja realizado de forma coerente. As diferentes informações temporais que podem ser utilizadas para a representação de tempo são o tempo de transação e o tempo de validade. Quando se deseja uma representação completa da realidade, utilizam-se bancos de dados bitemporais, através dos quais é possível recuperar todas as informações passadas, presentes e futuras. Este trabalho apresenta o mapeamento de um modelo de dados bitemporal (modelo TF-ORM) para um SGBD convencional (Oracle). Este mapeamento compreende, além das informações temporais, todas as características do modelo, dentre as quais: classes e papéis, mensagens, regras, propriedades dinâmicas e estáticas. É apresentada, ainda, a definição de um gerenciador temporal, o qual busca automatizar o que é implementado. Complementando o estudo realizado, são apresentadas sugestões de operações a serem realizadas pelos desenvolvedores de aplicações temporais quando da manutenção das informações. As operações de inserção, atualização e remoção em uma base temporal são analisadas, independente do tipo de BD temporal implementado. Um estudo de caso é apresentado para validar todas as definições realizadas. / The need for storing the information’s history and the period in which they are still valid in the real world has been growing in the last few years. The very existing laws in the country make it necessary when, for instance, a validity temporal table is created for storing business or human resources documents. Therefore, the study of temporal data models which manage this kind of information has become very important. Such models define the way in which the information is organized, kept and recovered. The implementation of these models, though, is carried out over conventional data bases (DB), once there is no a totally temporal DB. The mapping of a temporal model over a conventional one allows all of its requirements to be met, as long as it is made coherently. The different temporal information that can be used for time representation are the transaction time and the validity time. Whenever a complete representation of the reality is wanted, bitemporal databases are used. These bases make it possible to recover all the past information as well as present and future information. This work presents the mapping of a temporal data model (TF-ORM model) for a conventional DBMS (Oracle). Besides the temporal information, this mapping comprehends all the model’s characteristics, such as: classes and roles, messages, rules, dynamic and static properties. It is also presented a definition of a temporal manager which aims at automating what is implemented. In addition to this study, suggestions of operations to be carried out by the developers of temporal applications for the maintenance of the information are presented. The operations of inserting, updating and removing on temporal base are analyzed, apart from the kind of DB implemented. A case study is presented in order to validate all the definitions made.

O tamanho dos conjuntos de dados se tornou um grande problema atualmente. À medida que o sensoriamento urbano ganha popularidade, os conjuntos de dados de natureza espacial e temporal se tornam ubíquos, e levantam uma série de questões relacionadas ao armazenamento e gerenciamento destes. Isso também cria uma mudança no paradigma de análise, uma vez que os conjuntos de dados que antes representavam uma única série de medições ordenadas no tempo, agora são compostos por centenas dessas séries, com uma taxa de amostragem que está aumentando constantemente. Além disso, uma vez que os dados urbanos normalmente apresentam disposição geográfica inerente, a maioria das das tarefas requerem o suporte de representações espaciais apropriadas. Este se torna outro problema, visto que as tecnologias de exibição de imagens não avançam na mesma velocidade das tecnologias de sensoriamento, de modo que consequentemente acaba-se tendo mais dados do que espaço visual para representa-los. Após conduzir uma pesquisa exaustiva a respeito de análise de dados temporais e visualização, nós melhoramos uma visualização compacta de series temporais para auxiliar a exploração de grandes conjuntos de dados espaçotemporais. Nossa proposta aproveita a compacticidade de tal representação para permitir o uso de um mapa para representar os atributos espaciais dos dados, de modo coordenado, enquanto representação, de forma compreensível, centenas de series simultaneamente, com total contexto temporal. Nós apresentamos nossa proposta como sendo capaz de auxiliar várias tarefas de caráter exploratório de forma intuitiva. Para defender essa afirmação, nós mostramos como essa ideia foi desenvolvida e melhorada ao longo do desenvolvimento de dois estudos de design visual em diferentes domínios de aplicação, e validamos com a implementação de protótipos que foram usados na análise exploratória de vários conjuntos de dados com 3 representações diferentes. Palavras- / The size of datasets became the major problem in data analysis today. As urban sensing becomes popular, datasets of spatial and temporal nature become ubiquitous, leading to several concerns regarding storage and management. It also creates a shift of paradigm in data analysis, as datasets that once represented a single series of measurements ordered in time are now composed of hundreds of series with ever increasing sampling rates. Also, as urban data usually presents inherent geographic disposition, most analysis tasks requires the support of proper spatial views. It becomes another problem, once that displaying technologies do not advance at the same of pace that sensing technologies do, and consequently, there is usually more data than visual space to represent it. After conducting exhaustive research on temporal data analysis and visualization, we improved a compact visual representation of time series to support the exploration of large spatio-temporal datasets. Our proposal exploits the compactness of such representation to allow the use of a map to represent the spatial properties of the data in a coordinate scheme while presenting, in a comprehensible manner, hundreds of series simultaneously, with full temporal context. We argue that such solution can effectively support many exploratory tasks in an intuitive manner. To support this claim, we show how the idea was conceived, and improved along the development of two design studies from different application domains, and validated by the implementation of prototypes used in the exploratory analysis of several datasets with 3 different data structures.

Gerência de Configuração de Software é a disciplina que define conceitos e métodos baseados nos quais engenheiros de software conseguem manter sob controle a evolução de complexos produtos de software. Todos os princípios básicos da GCS foram implementados com sucesso em diversas ferramentas comerciais, mas as abordagens mais avançadas propostas nos últimos anos ainda não são utilizadas em ambientes reais de desenvolvimento, principalmente pela alta complexidade destas propostas – impedindo a sua implementação e utilização de forma adequada. Com o objetivo de introduzir uma solução simples e flexível para gerenciar configurações de software, este trabalho apresenta o SCM_TOO – Software Configurations Managed using a Temporal Object-Oriented data model, cuja principal característica é o uso da orientação a objeto para modelar o produto de software e as modificações aplicadas a ele durante o seu tempo de vida. Além de disponibilizar mecanismos específicos para manipular arquivos e usuários do sistema, o SCM_TOO aplica técnicas de bancos de dados temporais para suportar a evolução da aplicação e armazenar o histórico de modificações realizadas ao longo do tempo. O modelo define também um mecanismo de versionamento baseado em mudanças, no qual cada alteração realizada no software é identificada como uma entidade lógica no repositório de dados e pode ser utilizada na geração de novas baselines do produto. Esta proposta complementa o tradicional versionamento baseado em estados e aumenta a eficiência e flexibilidade do modelo sem acrescentar uma complexidade desnecessária. / Software Configuration Management is the discipline that defines concepts and methods based on which software engineers keep under control the evolution of complex software products. All the basic SCM principles have been successfully implemented in several commercial tools, but none of the advanced approaches proposed in the last years is currently used in real development environments, due to their high complexity – making the proper implementation and utilization almost impossible. Aiming to introduce a simple, flexible and powerful solution to manage software configurations, this work presents SCM_TOO – Software Configurations Managed using a Temporal Object-Oriented data model, whose main characteristic is using the object-oriented paradigm to model the software product and the modifications applied to it during its lifetime. Along with specific mechanisms to handle files and system users, SCM_TOO applies temporal databases techniques to support the application evolution and store the modifications realized on it. The model also defines a change-based versioning mechanism, in which every modification performed on the software is identified as a logical entity in the data repository and can be used to generate new product baselines. This approach complements the traditional state-based versioning and increases the model efficiency and flexibility without imposing unnecessary complexity.

Há alguns anos, a necessidade de armazenar a história das informações e o período no qual as mesmas são válidas ou não no mundo real, está crescendo. As próprias leis vigentes no país fazem com que isto seja uma necessidade quando, por exemplo, criam uma tabela de tempo de validade para o armazenamento de documentos fiscais ou de recursos humanos. Neste âmbito destaca-se a importância do estudo de modelos de dados temporais que gerenciem este tipo de informação. Tais modelos definem a forma como as informações são organizadas, mantidas e recuperadas. A implementação destes modelos, entretanto, é realizada sobre bancos de dados (BD) convencionais, uma vez que ainda não existe um BD totalmente temporal. O mapeamento de um modelo temporal sobre um convencional não impede que sejam satisfeitas todas as necessidades de representação temporal, desde que seja realizado de forma coerente. As diferentes informações temporais que podem ser utilizadas para a representação de tempo são o tempo de transação e o tempo de validade. Quando se deseja uma representação completa da realidade, utilizam-se bancos de dados bitemporais, através dos quais é possível recuperar todas as informações passadas, presentes e futuras. Este trabalho apresenta o mapeamento de um modelo de dados bitemporal (modelo TF-ORM) para um SGBD convencional (Oracle). Este mapeamento compreende, além das informações temporais, todas as características do modelo, dentre as quais: classes e papéis, mensagens, regras, propriedades dinâmicas e estáticas. É apresentada, ainda, a definição de um gerenciador temporal, o qual busca automatizar o que é implementado. Complementando o estudo realizado, são apresentadas sugestões de operações a serem realizadas pelos desenvolvedores de aplicações temporais quando da manutenção das informações. As operações de inserção, atualização e remoção em uma base temporal são analisadas, independente do tipo de BD temporal implementado. Um estudo de caso é apresentado para validar todas as definições realizadas. / The need for storing the information’s history and the period in which they are still valid in the real world has been growing in the last few years. The very existing laws in the country make it necessary when, for instance, a validity temporal table is created for storing business or human resources documents. Therefore, the study of temporal data models which manage this kind of information has become very important. Such models define the way in which the information is organized, kept and recovered. The implementation of these models, though, is carried out over conventional data bases (DB), once there is no a totally temporal DB. The mapping of a temporal model over a conventional one allows all of its requirements to be met, as long as it is made coherently. The different temporal information that can be used for time representation are the transaction time and the validity time. Whenever a complete representation of the reality is wanted, bitemporal databases are used. These bases make it possible to recover all the past information as well as present and future information. This work presents the mapping of a temporal data model (TF-ORM model) for a conventional DBMS (Oracle). Besides the temporal information, this mapping comprehends all the model’s characteristics, such as: classes and roles, messages, rules, dynamic and static properties. It is also presented a definition of a temporal manager which aims at automating what is implemented. In addition to this study, suggestions of operations to be carried out by the developers of temporal applications for the maintenance of the information are presented. The operations of inserting, updating and removing on temporal base are analyzed, apart from the kind of DB implemented. A case study is presented in order to validate all the definitions made.

O avanço da tecnologia nos últimos anos permitiu a criação de Sistemas de Informação com acesso a grandes bases de dados, abrindo diversas possibilidades de aplicações. Tem-se como exemplo a Internet, onde uma enorme quantidade de dados é gerada e publicada a todo momento por usuários ao redor do mundo. Com isso, aos poucos foi surgindo a necessidade de métodos para filtrar o conteúdo disponível de forma a permitir que um usuário pudesse focar apenas nos seus interesses. Nesse contexto surgiram os Sistemas de Recomendação e as Redes Sociais, onde, mais recentemente, surgiram trabalhos que apresentam abordagens para o uso de Sistemas de Recomendação no contexto acadêmico, de forma a aumentar a produtividade de grupos de pesquisa. Também têm sido bastante exploradas formas de se utilizar informações temporais em Sistemas de Recomendação de maneira a melhorar as recomendações feitas. O presente trabalho propõe uma abordagem de recomendação de colaborações acadêmicas utilizando a técnica de Análise de Séries Temporais, buscando melhorar os resultados obtidos por trabalhos anteriores. Foi realizado um experimento offline para avaliar o desempenho da abordagem proposta em relação às abordagens anteriores e um estudo de usuários para fazer uma análise mais profunda com feedback de usuários. Foram utilizadas métricas conhecidas das áreas de Recuperação de Informação e Sistemas de Recomendação, mas alguns resultados se mostraram inferiores em comparação com as abordagens existentes; outros, porém, foram similares. Também foram utilizadas algumas métricas de avaliação focadas em Sistemas de Recomendação, e os resultados obtidos foram similares em todas as abordagens testadas. / The advance of technology in recent years made possible the creation of Information Systems with access to large databases, opening many applications possibilities. There’s the Internet, for example, where a vast amount of data is generated and published all the time by users around the world. In this sense, the need for methods to filter the available content to enable users to focus only on their interests slowly emerged. In this context, Recommender Systems and Social Networks appeared, where, recently, works reporting approaches to provide recommendations in the academic context appeared, increasing the productivity of research groups. New ways to employ temporal information in Recommender Systems to make better recommendations are also being explored. The present work proposes an approach to academic collaborations recommendation using Time Series Analysis, aiming to improve results reported on previous and current works. An offline experiment was done to evaluate the proposed approach in comparison with other works and a user study was done to make a deeper analysis from user feedback. Known metrics from the Information Retrieval and Recommender Systems fields were used, and in some cases the results obtained were lower compared to the current methods but similar in others. Some evaluation metrics from Recommender Systems were also used, and the results were similar to all approaches.

Entre as áreas que mais se desenvolvem na informática nos últimos anos estão aquelas relacionadas ao crescimento da rede Internet, que interliga milhões de usuários de todo o mundo. Esta rede disponibiliza aos usuários uma a enorme variedade e quantidade de informações, principalmente dados armazenados de forma não estruturada ou semi estruturada. Contudo, tal volume e heterogeneidade acaba dificultando a manipulação dos dados recuperados a partir da Internet. Este problema motivou o desenvolvimento deste trabalho. Mesmo com o auxílio de várias ferramentas de pesquisa na Internet, buscando realizar pesquisas sobre assuntos específicos, o usuário ainda tem que manipular em seu computador pessoal uma grande quantidade de informação, pois estas ferramentas não realizam um processo de seleção detalhado. Ou seja, são recuperados muitos dados não interessantes ao usuário. Existe, também, uma grande diversidade de assuntos e padrões de transferência e armazenamento da informação criando os mais heterogêneos ambientes de pesquisa e consulta de dados. Esta heterogeneidade faz com que o usuário da rede deva conhecer todo um conjunto de padrões e ferramentas a fim de obter a informação desejada. No entanto, a maior dificuldade de manipulação esta ligada aos formatos de armazenamento não estruturados ou pouco estruturados, como, por exemplo: arquivos textos, Mails (correspondência eletrônica) e artigos de News (jornais eletrônicos). Nestes formatos, o entendimento do documento exige a leitura do mesmo pelo usuário, o que muitas vezes acarreta em um gasto de tempo desnecessário, pois o documento, por exemplo, pode não ser de interesse deste ou, então, ser de interesse, mas sua leitura completa só seria útil posteriormente. Várias informações, como chamadas de trabalhos para congressos, preços de produtos e estatísticas econômicas, entre outras, apresentam validade temporal. Outras informações são atualizadas periodicamente. Muitas dessas características temporais são explicitas, outras estão implícitas no meio de outros tipos de dados. Isto torna muito difícil a recuperação de tal tipo de informação, gerando, várias vezes, a utilização de informações desatualizadas, ou a perda de oportunidades. Desta forma, o grande volume de dados em arquivos pessoais obtidos a partir da Internet criou uma complexa tarefa de gerenciamento dos mesmos em conseqüência da natureza não estruturada dos documentos recuperados e da complexidade da análise do tempo de validade inerente a estes dados. Com o objetivo de satisfazer as necessidades de seleção e conseqüente manipulação das informações existentes a nível local (computador pessoal), neste trabalho, é descrito um sistema para extração e sumarização destes dados, utilizando conceitos de IE (Information Extraction) e Sistemas Baseados em Conhecimento. Os dados processados são parcialmente estruturados ou não estruturados, sendo manipulados por um extrator configurado a partir de bases de conhecimento geradas pelo usuário do sistema. O objetivo final desta dissertação é a implementação do Sistema de Extração Semântica de Informações, o qual permite a classificação dos dados extraídos em classes significativas para o usuário e a determinação da validade temporal destes dados a partir da geração de uma base de dados estruturada. / One of the most challenging area in Computer Science is related to Internet technology. This network offers to the users a large variety and amount of information, mainly, data storage in unstructured or semi-structured formats. However, the vast data volume and heterogeneity transforms the retrieved data manipulation a very arduous work. This problem was the prime motivation of this work. As with many tools for data retrieval and specific searching, the user has to manipulate in his personal computer an increasing amount of information, because these tools do not realize a precise data selection process. Many retrieval data are not interesting for the user. There are, also, a big diversity of subjects and standards in information transmission and storage, creating the most heterogeneous environments in data searching and retrieval. Due to this heterogeneity, the user has to know many data standards and searching tools to obtain the requested information. However, the fundamental problem for data manipulation is the partially or fully unstructured data formats, as text, mail and news data structures. For files in these formats, the user has to read each of the files to filter the relevant information, originating a loss of time, because the document could be not interesting for the user, or if it is interesting, its complete reading may be unnecessary at the moment. Some information as call-for-papers, product prices, economic statistics and others, has associated a temporal validity. Other information are updated periodically. Some of these temporal characteristics are explicit, others are implicitly embedded in other data types. As it is very difficult to retrieve the temporal data automatically, which generate, many times, the use of invalid information, as a result, some opportunities are lost. On this paper a system for extraction and summarizing of data is described. The main objective is to satisfy the user's selection needs and consequently information manipulation stored in a personal computer. To achieve this goal we are employed the concepts of Information Extraction (IE) and Knowledge Based Systems. The input data manipulation is done by an extraction procedure configured by a user who defined knowledge base. The objective of this paper is to develop a System of Semantic Extraction of Information which classifies the data extracted in meaningful classes for the user and to deduce the temporal validity of this data. This goal was achieved by the generation of a structured temporal data base.

O avanço da tecnologia nos últimos anos permitiu a criação de Sistemas de Informação com acesso a grandes bases de dados, abrindo diversas possibilidades de aplicações. Tem-se como exemplo a Internet, onde uma enorme quantidade de dados é gerada e publicada a todo momento por usuários ao redor do mundo. Com isso, aos poucos foi surgindo a necessidade de métodos para filtrar o conteúdo disponível de forma a permitir que um usuário pudesse focar apenas nos seus interesses. Nesse contexto surgiram os Sistemas de Recomendação e as Redes Sociais, onde, mais recentemente, surgiram trabalhos que apresentam abordagens para o uso de Sistemas de Recomendação no contexto acadêmico, de forma a aumentar a produtividade de grupos de pesquisa. Também têm sido bastante exploradas formas de se utilizar informações temporais em Sistemas de Recomendação de maneira a melhorar as recomendações feitas. O presente trabalho propõe uma abordagem de recomendação de colaborações acadêmicas utilizando a técnica de Análise de Séries Temporais, buscando melhorar os resultados obtidos por trabalhos anteriores. Foi realizado um experimento offline para avaliar o desempenho da abordagem proposta em relação às abordagens anteriores e um estudo de usuários para fazer uma análise mais profunda com feedback de usuários. Foram utilizadas métricas conhecidas das áreas de Recuperação de Informação e Sistemas de Recomendação, mas alguns resultados se mostraram inferiores em comparação com as abordagens existentes; outros, porém, foram similares. Também foram utilizadas algumas métricas de avaliação focadas em Sistemas de Recomendação, e os resultados obtidos foram similares em todas as abordagens testadas. / The advance of technology in recent years made possible the creation of Information Systems with access to large databases, opening many applications possibilities. There’s the Internet, for example, where a vast amount of data is generated and published all the time by users around the world. In this sense, the need for methods to filter the available content to enable users to focus only on their interests slowly emerged. In this context, Recommender Systems and Social Networks appeared, where, recently, works reporting approaches to provide recommendations in the academic context appeared, increasing the productivity of research groups. New ways to employ temporal information in Recommender Systems to make better recommendations are also being explored. The present work proposes an approach to academic collaborations recommendation using Time Series Analysis, aiming to improve results reported on previous and current works. An offline experiment was done to evaluate the proposed approach in comparison with other works and a user study was done to make a deeper analysis from user feedback. Known metrics from the Information Retrieval and Recommender Systems fields were used, and in some cases the results obtained were lower compared to the current methods but similar in others. Some evaluation metrics from Recommender Systems were also used, and the results were similar to all approaches.