Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:21Z (GMT). No. of bitstreams: 3 pauloscapriglioneturma2004.pdf.jpg: 17878 bytes, checksum: 62db78580852e1aec5f9e9adadca7649 (MD5) pauloscapriglioneturma2004.pdf: 567121 bytes, checksum: 360501d099349894175f3ef6c09f1942 (MD5) pauloscapriglioneturma2004.pdf.txt: 202500 bytes, checksum: 7057b29047d6373cc8414ebeab14aa6d (MD5) Previous issue date: 2007-03-23T00:00:00Z / De todas as anomalias documentadas na literatura de finanças internacionais, a sistemática violação da Paridade Descoberta de Juros, ou como é mais conhecida – viés nas taxas futuras câmbio - é sem dúvida um assunto no campo de finanças internacionais que chamou muita atenção e gerou inúmeros estudos nos últimos 30 anos. A questão tratada neste trabalho é se estratégias designadas a explorar a violação da Paridade Descoberta de Juros são lucrativas o suficiente de forma a torná-las uma nova classe de ativos entre os investidores no mercado de câmbio, principalmente os especuladores. Segundo um relatório do Bank for International Settlements (BIS) de 2004, o mercado de moedas tornou-se uma nova classe de ativos por duas razões: violação sistemática da Paridade Descoberta de Juros e alterações macroeconômicas que geraram movimentos de valorização ou desvalorização de longa duração. Apresentamos primeiramente uma revisão da extensa literatura que trata da violação da Paridade Descoberta de Juros e posteriormente um estudo sobre tal violação para uma série de moedas escolhidas conforme sua relevância no volume de negociações médias diárias no mercado de câmbio internacional. Observamos que a violação, assim como já evidenciada em outros estudos, realmente existiu tanto para países desenvolvidos como para países em desenvolvimento. A parte final do trabalho mostrou que as operações destinadas a explorar tal violação não são lucrativas quando analisadas do ponto de vista de uma única moeda. Apesar disso, quando se utilizam modelos de otimização de carteiras, percebem-se não somente retornos comparáveis a outras classes de ativos comumente utilizadas pelos especuladores, mas também com uma relação risco retorno sensivelmente maior. Concluiu-se então que carteiras ótimas de moedas designadas a explorar a violação da hipótese de mercado eficiente são lucrativas, e tal prática pode realmente explicar o aumento nas negociações diárias de diversas moedas nos últimos anos.

Seres humanos são capazes de desenvolver complexas estruturas de conhecimento que podem ser utilizadas de modo flexível para lidar com o ambiente de maneira apropriada. Estas estruturas de conhecimento constituem um núcleo que suporta processos cognitivos, tais como a percepção, a categorização, o planejamento, etc. A Inteligência Artificial, enquanto área de investigação, ocupa-se de desenvolver meios que viabilizem a reprodução destas capacidades cognitivas em agentes artificiais. Por este motivo, a investigação de abordagens que permitam a representação de conhecimento de um modo flexível se revela altamente relevante. Com o objetivo de superar algumas das limitações típicas da teoria clássica, que é adotada por várias abordagens propostas na Inteligência Artificial, este trabalho propõe um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio que integra aspectos de três diferentes teorias cognitivas a respeito de como conceitos são representados na cognição humana: teoria clássica, teoria do protótipo e teoria do exemplar. O arcabouço resultante é capaz de suportar a composicionalidade, a tipicalidade, a representação de instâncias atípicas dos conceitos, e a representação da variabilidade de indivíduos classificados por cada conceito. Consequentemente, o arcabouço proposto também suporta raciocínio lógico e baseado em similaridade. As principais contribuições deste trabalho são a concepção teórica e a formalização de um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio. Uma outra contribuição deste trabalho é uma abordagem de raciocínio para classificação que utiliza a abordagem de representação de conhecimento proposta. Além disso, este trabalho também apresenta duas abordagens para seleção de exemplares representativos de cada conceito e uma abordagem para extração de protótipos de conceitos. Nesta tese também é apresentado um sistema para interpretação automática de processos deposicionais que adota o arcabouço proposto. Experimentos realizados em uma tarefa de classificação sugerem que o arcabouço proposto é capaz de oferecer classificações mais informativas que as oferecidas por uma abordagem puramente clássica. / Human beings can develop complex knowledge structures that can be used for dealing with the environment in suitable ways. These knowledge structures constitute a core that supports several cognitive processes, such as perception, categorization, planning, etc. The Artificial Intelligence, as a research field, aims at developing approaches for mimicking these cognitive capabilities in machines. Due to this, it is important to investigate approaches that allow representing the knowledge in flexible ways. In order to overcome some limitations of the classical theory of knowledge representation, which is adopted by several approaches proposed in the Artificial Intelligence field, this work proposes a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning which integrates aspects from three different cognitive theories about concept representation in the human cognition: classical theory, prototype theory and exemplar theory. The resulting framework can support compositionality, typicality, representation of atypical instances of concepts, and representation of the variability of the individuals classified by each concept. Consequently, the proposed framework also supports logical reasoning and similarity-based reasoning. The main contributions of this work are the formalization of a cognitively-inspired framework for knowledge representation and reasoning, two approaches for selecting representative exemplars of each concept and an approach of reasoning for classification that integrates logical reasoning and similarity-based reasoning and that is supported by definitions, prototypes and exemplars of concepts. This thesis also presents a system for automatic interpretation of depositional processes application that adopts the proposed framework. The experiments, which were performed on a classification task, suggest that the proposed framework provides classifications that are more informative than the ones provided by a classical approach.

A maioria das empresas interage com seus clientes através de computadores. Com o passar do tempo está armazenado nos computadores um histórico da atividade da empresa que pode ser explorado para a melhoria do processo de tomada de decisões. Ferramentas de descoberta de conhecimento em bancos de dados exploram este histórico a fim de extrair vários tipos de informação. Um dos tipos de informação que pode ser extraída destes tipos de bancos de dados são as regras de associação que consistem em relacionamentos ou dependências importantes entre itens tal que a presença de alguns itens em uma transação irá implicar a presença de outros itens na mesma transação. Neste trabalho são aplicadas técnicas de descoberta de conhecimento na área do comércio varejista de confecção. Foram detectadas algumas peculiaridades dos bancos de dados desta área sendo proposto um novo algoritmo para melhorar o desempenho da tarefa de extração de regras de associação. Para a validação dos resultados apresentados pelo algoritmo foi desenvolvido o protótipo de uma ferramenta para extração de regras de associação. Foram realizados experimentos com bancos de dados reais de uma empresa da área de comércio varejista de confecção para análise de desempenho do algoritmo.

Submitted by Santos Davilene (davilenes@ufba.br) on 2016-05-25T16:24:08Z No. of bitstreams: 1 DissertacaoMestradoDCC_Leandro_Andrade.pdf: 4292793 bytes, checksum: 81fe16e2cd1e5c84283f5931ba388398 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T16:24:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissertacaoMestradoDCC_Leandro_Andrade.pdf: 4292793 bytes, checksum: 81fe16e2cd1e5c84283f5931ba388398 (MD5) / Criada com a proposta inicial de conectar basicamente documentos HTML, a Web hoje expandiu suas capacidades, tornando-se um ambiente bastante heterogêneo de aplicações, recursos, dados e usuários que interagem entre si. A proposta da Web Semântica, associada aos Serviços Web, busca estabelecer padrões que viabilizem a comunicação entre aplicações heterogêneas na Web. A Web de Dados, outra linha de evolução da Web, fornece orientações (Linked Data) sobre como usar as tecnologias da Web Semântica para publicar e definir ligações semânticas entre dados de diferentes fontes. Contudo, existe uma lacuna na integração entre aplicações baseadas em Serviços Web e aplicações da Web de Dados. Essa lacuna ocorre porque os Serviços Web são “executados”, enquanto que a Web de Dados é “consultada”. Dessa forma, esta dissertação apresenta o Semantic Web (of Data) Services (SWoDS) com objetivo de prover Serviços Web a partir de bases Linked Data. O Semantic Web (of Data) Services pode preencher a lacuna entre Serviços Web e aplicações baseadas na Web de Dados, fazendo que a Web de Dados seja “executada” através de Serviços Web Semânticos. Assim, permitindo que dados Linked Data, através do SWoDS, integrem aos Serviços Web, por meio de operações de composição automática e descoberta de serviços.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A tese pretende estabelecer o que estaria o mais próximo possível de uma lógica da descoberta para as ciências sociais. A narrativa dessas disciplinas não seria neutra nem objetiva, mas procuraria produzir, retoricamente, os efeitos de neutralidade e objetividade, evitando a heroicização, a vilanização e a vitimização dos agentes. Isso decorreria da necessidade de o cientista social validar sua narrativa perante um auditório ideal ou potencialmente universal, abrigando, em princípio, todo o tipo de valores. Essa pluralidade de visões de mundo não permite que os agentes sejam ingenuamente tratados como heróis, vilões ou vítimas. Com isso, o autor do texto de ciências sociais procuraria simular um ponto de vista de Deus, como ironista supremo, que tudo vê, acima dos participantes imperceptivos de seu relato. Foi feito um estudo de caso a partir do debate sobre populismo no Brasil, no qual foram identificados quatro pontos básicos em torno dos quais girou a controvérsia: o das estruturas prototípicas, o da estruturação imaginária, o da estrutura intersubjetiva e a dinâmica da relação entre grande teoria e pesquisa empírica. / The aim of this thesis is to get as close as possible to a logic of discovery for the social sciences. Those disciplines do not have a neutral and objective narrative, but try to achieve, rhetorically, neutrality and objectivity effects, avoiding to portrait agents as heroes, villains or victims. It follows from the need to validate scientific narratives in face of an ideally or potentially universal auditory, withholding, in principle, all kinds of values. Such plurality of world visions makes it difficult to naively treat agents as heroes, villains, or victims. As a consequence, the social scientist simulates a Gods Eye view, placing himself in a Supreme Ironist perspective, who sees everything from above, whose vision reaches beyond what nonperceptive agents can see. To make my point, I took as case study the Brazilian controversy over populism. Based on it, four main topics of development were identified: one refered to the prototypical theoretic structures, other to its imaginary structuration, another to its intersubjective structure, and a last one to the relationship of empirical research to grand theory.

Aplicações cientes de contexto precisam de mecanismos para recuperar informações sobre o seu contexto de execução. Com base no contexto atual, tais aplicações são capazes de se autoadaptar para fornecer informações e serviços adequados aos seus usuários. A abordagem comum para infraestruturas de apoio às aplicações sensíveis ao contexto fornece serviços para a descoberta de recursos através da utilização de pares <chave-valor> e motores que executam apenas correspondência sintática. Esta abordagem não considera as possíveis relações semânticas entre as palavras-chave usadas. Portanto, a sua expressividade semântica limitada, leva a um serviço de descoberta que provê baixa taxa de recuperação e baixa acurácia. Este trabalho apresenta a utilização de uma outra abordagem para o serviço de contexto e descoberta, que utiliza ontologias para representar os recursos do contexto de execução e capturar a semântica da consulta do usuário, melhorando assim o processo de descoberta para a autoadaptação de sistemas sensíveis ao contexto. A abordagem proposta oferece também pontos de extensão para as aplicações clientes através da utilização de outras ontologias. Esta abordagem foi integrada à infraestrutura CDRF, de forma a adicionar semântica aos serviços desenvolvidos neste projeto. Exemplos de aplicações são também propostos para demonstrar a utilização dos novos serviços. / Context-aware applications demand ways of retrieving context information from the environment. Based on the current context, such applications are able to self-adapt to provide the correct information and services to its users. The usual approach for supporting infrastructures for context-aware applications provides facilities for resource discovery using <key-value> pairs and discovery engines that perform syntactic matching. This approach does not consider the possible semantic relations between the keywords used. So its limited semantic expressiveness often leads to poor discovery results. This paper presents the use of a different approach for service discovery that uses ontologies to represent resources and capture the semantics of the users query, improving the discovery process for self-adaptation of context-aware systems. The proposed approach also offers extension hooks to the client applications through the use of other ontologies. This approach is integrated into the CDRF framework and adds semantics to the services developed in that project. Example applications are also proposed to demonstrate the use of the new services.

Atualmente, técnicas de recuperação e análise de informações, principalmente textuais, são de extrema importância. Após o grande BOOM da Internet, muitos problemas que já eram conhecidos em contextos fechados passaram a preocupar também toda a comunidade científica. No âmbito deste trabalho os problemas relacionados à sobrecarga de informações, que ocorre devido ao grande volume de dados a disposição de uma pessoa, são os mais importantes. Visando minimizar estes problemas, este trabalho apresenta um estudo sobre métodos de agrupamento de objetos textuais (documentos no formato ASCII), onde os objetos são organizados automaticamente em grupos de objetos similares, facilitando sua localização, manipulação e análise. Decorrente deste estudo, apresenta-se uma metodologia de aplicação do agrupamento descrevendo-se suas diversas etapas. Estas etapas foram desenvolvidas de maneira que após uma ter sido realizada ela não precisa ser refeita, permitindo que a etapa seguinte seja aplicada diversas vezes sobre os mesmos dados (com diferentes parâmetros) de forma independente. Além da metodologia, realiza-se um estudo comparativo entre alguns algoritmos de agrupamento, inclusive apresentando-se um novo algoritmo mais eficiente. Este fato é comprovado em experimentos realizados nos diversos estudos de caso propostos. Outras contribuições deste trabalho incluem a implementação de uma ferramenta de agrupamento de textos que utiliza a metodologia elaborada e os algoritmos estudados; além da utilização de uma fórmula não convencional de cálculo de similaridades entre objetos (de abordagem fuzzy), aplicada a informações textuais, obtendo resultados satisfatórios. / The Internet is the vital media of today and, as being a mass media, problems known before to specific fields of Science arise. One of these problems, capable of annoying many people, is the information overload problem caused by the excessive amount of information returned in response to the user’s query. Due to the information overload problem, advanced techniques for information retrieval and analysis are needed. This study presents some aids in these fields, presenting a methodology to help users to apply the clustering process in textual data. The technique investigated is capable of grouping documents of several subjects in clusters of documents of the same subject. The groups identified can be used to simplify the process of information analysis and retrieval. This study also presents a tool that was created using the methodology and the algorithms analyzed. The tool was implemented to facilitate the process of investigation and demonstration of the study. The results of the application of a fuzzy formula, used to calculate the similarity among documents, are also presented.

A maioria das empresas interage com seus clientes através de computadores. Com o passar do tempo está armazenado nos computadores um histórico da atividade da empresa que pode ser explorado para a melhoria do processo de tomada de decisões. Ferramentas de descoberta de conhecimento em bancos de dados exploram este histórico a fim de extrair vários tipos de informação. Um dos tipos de informação que pode ser extraída destes tipos de bancos de dados são as regras de associação que consistem em relacionamentos ou dependências importantes entre itens tal que a presença de alguns itens em uma transação irá implicar a presença de outros itens na mesma transação. Neste trabalho são aplicadas técnicas de descoberta de conhecimento na área do comércio varejista de confecção. Foram detectadas algumas peculiaridades dos bancos de dados desta área sendo proposto um novo algoritmo para melhorar o desempenho da tarefa de extração de regras de associação. Para a validação dos resultados apresentados pelo algoritmo foi desenvolvido o protótipo de uma ferramenta para extração de regras de associação. Foram realizados experimentos com bancos de dados reais de uma empresa da área de comércio varejista de confecção para análise de desempenho do algoritmo.

Este trabalho é dedicado ao estudo e à aplicação da mineração de regras de associação a fim de descobrir padrões de navegação no ambiente Web. As regras de associação são padrões descritivos que representam a probabilidade de um conjunto de itens aparecer em uma transação visto que outro conjunto está presente. Dentre as possibilidades de aplicação da mineração de dados na Web, a mineração do seu uso consiste na extração de regras e padrões que descrevam o perfil dos visitantes aos sites e o seu comportamento navegacional. Neste contexto, alguns trabalhos já foram propostos, contudo diversos pontos foram deixados em aberto por seus autores. O objetivo principal deste trabalho é a apresentação de um modelo para a extração de regras de associação aplicado ao uso da Web. Este modelo, denominado Access Miner, caracteriza-se por enfocar as etapas do processo de descoberta do conhecimento desde a obtenção dos dados até a apresentação das regras obtidas ao analista. Características específicas do domínio foram consideradas, como a estrutura do site, para o pósprocessamento das regras mineradas a fim de selecionar as potencialmente mais interessantes e reduzir a quantidade de regras a serem apreciadas. O projeto possibilitou a implementação de uma ferramenta para a automação das diversas etapas do processo, sendo consideradas, na sua construção, as características de interatividade e iteratividade, necessárias para a descoberta e consolidação do conhecimento. Finalmente, alguns resultados foram obtidos a partir da aplicação desta ferramenta em dois casos, de forma que o modelo proposto pôde ser validado.

Atualmente, o enorme volume de informações armazenadas em bancos de dados de organizações ultrapassa a capacidade dos tradicionais métodos de análise dos dados baseados em consultas, pois eles se tornaram insuficientes para analisar o conteúdo quanto a algum conhecimento implícito e importante na grande massa de dados. A partir disto, a mineração de dados tem-se transformado em um tópico importante de pesquisa, porque provê um conjunto de técnicas e ferramentas capazes de inteligente e automaticamente assistir o ser humano na análise de uma enorme quantidade de dados à procura de conhecimento relevante e que está encoberto pelos demais dados. O presente trabalho se propõe a estudar e a utilizar a mineração de dados considerando os aspectos temporais. Através de um experimento realizado sobre os dados da Secretaria da Saúde do Estado do Rio Grande do Sul, com a aplicação de uma metodologia para a mineração de dados temporais, foi possível identificar padrões seqüenciais nos dados. Este experimento procurou descobrir padrões seqüenciais de comportamento em internações médicas, objetivando obter modelos de conhecimento dos dados temporais e representá-los na forma de regras temporais. A descoberta destes padrões seqüenciais permitiu comprovar tradicionais comportamentos dos tratamentos médicos efetuados, detectar situações anômalas, bem como, acompanhar a evolução das doenças existentes.