Ces travaux de recherche portent sur l'aide à l'exploration de bases de données.La particularité de l'approche proposée repose sur un principe de co-évolution de l'utilisateur et d'une interface intelligente. Cette dernière devant permettre d'apporter une aide à la compréhension du domaine représenté par les données. Pour cela, une métaphore de musée virtuel vivant a été adoptée. Ce musée évolue de façon incrémentale au fil des interactions de l'utilisateur. Il incarne non seulement les données mais également des informations sémantiques explicitées par un modèle de connaissances spécifique au domaine exploré.A travers l'organisation topologique et l'évolution incrémentale, le musée personnalise en ligne le parcours de l'utilisateur. L'approche est assurée par trois mécanismes principaux : l'évaluation du profil de l'utilisateur modélisé par une pondération dynamique d'informations sémantiques, l'utilisation de ce profil dynamique pour établir une recommandation ainsi que l'incarnation des données dans le musée.L'approche est appliquée au domaine du patrimoine dans le cadre du projet ANTIMOINE, financé par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR). La généricité de cette dernière a été démontrée à travers son application à une base de données de publications mais également à travers l'utilisation de types d'interfaces variés (site web, réalité virtuelle).Des expérimentations ont permis de valider l'hypothèse que notre système s'adapte aux évolutions des comportements de l'utilisateur et qu'il est capable, en retour, d'influencer ce dernier. Elles ont également permis de comparer une interface 2D avec une interface 3D en termes de qualité de perception, de guidage, de préférence et d'efficacité. / This thesis focus on a proposition that helps humans during the exploration of database. The particularity of this proposition relies on a co-evolution principle between the user and an intelligent interface. It provides a support to the understanding of the domain represented by the data. A metaphor of living virtual museum is adopted. This museum evolves incrementally according to the user's interactions. It incarnates both the data and the semantic information which are expressed by a knowledge model specific to the domain of the data. Through the topological organization and the incremental evolution, the museum personalizes online the user's exploration. The approach is insured by three main mechanisms: the evaluation of the user profile modelled by a dynamical weighting of the semantic information, the use of this dynamic profile to establish a recommendation as well as the incarnation of the data in the living museum. The approach has been applied to the heritage domain as part of the ANTIMOINE project, funded by the National Research Agency (ANR). The genericity of the latter has been demonstrated through its application to a database of publications but also using various types of interfaces (website, virtual reality).Experiments have validated the hypothesis that our system adapts itself to the user behavior and that it is able, in turn, to influence him.They also showed the comparison between a 2D interface and a 3D interface in terms of quality of perception, guidance, preference and efficiency.

A anemia ferropriva no Brasil é o problema carencial de maior magnitude tendo como principal fator a insuficiência de alimentos fontes de ferro na dieta. O objetivo deste estudo foi analisar, por meio de um exercício teórico, a capacidade da alimentação atender à recomendação e necessidade de ferro levando em consideração a legislação para fortificação das farinhas de trigo e de milho com o mineral vigente no Brasil desde junho de 2004. Para esse exercício foram utilizados os dados secundários referidos em relação à aquisição alimentar domiciliar pela população brasileira na Pesquisa de Orçamentos Familiares 2002/2003, destacando as macrorregiões e, entre as classes de rendimento, exclusivamente os dados referentes às famílias com rendimento mensal inferior a dois salários mínimos. Os valores encontrados foram organizados para estimar a disponibilidade e biodisponibilidade do ferro na alimentação adquirida e realizar o cálculo da densidade de ferro e densidade de ferro biodisponível. A partir da aquisição alimentar domiciliar verificou-se um valor calórico diário insuficiente para atender à necessidade energética. Verificou-se que o baixo teor de ferro proveniente dos alimentos naturalmente fontes do mineral feijão e carnes foi acrescido em 45% com o ferro dos alimentos derivados das farinhas de trigo e de milho fortificadas. Entre as famílias com renda mensal inferior a dois salários mínimos o aumento foi de 40%. Mesmo com a fortificação, a quantidade de ferro veiculada pela alimentação nacional está longe de atingir a recomendação de 14mg Fe/dia. O valor encontrado atende a recomendação marcial para o homem, mas representa apenas 55% do recomendado para a mulher. A densidade do ferro biodisponível de 0,360mg/1000 Kcal também não atendeu à necessidade diária do homem (1,0 mg/dia) e muito menos da mulher (2,2 mg/dia). A elevada prevalência com que essa deficiência ocorre, justificada pelo baixo consumo do mineral, acarreta à Saúde Pública elevados custos diretos e indiretos. A fortificação das farinhas com ferro é uma medida destinada a grandes segmentos populacionais e visa principalmente à prevenção e controle da deficiência marcial. / The iron deficiency anemia in Brazil is a fundamental problem of greater magnitude, and its main factor is that in the Brazilian diet there is insufficient use of foods that provide sources of iron. The objective of this piece of work is, by means of a theoretical work, to analyze if the diet is able to meet the recommendation / need of iron taking into account the legislation of fortification of wheat flour and corn with the current mineral in Brazil since June, 2004. For this matter, secondary data referring the domestic food acquisition by the Brazilian population in the \"Pesquisa de Orçamentos Familiares\" household budget survey 2002 / 2003 were used, focusing on the biggest regions and the income classes, especially the ones with monthly income inferior to two minimal salaries. The values found were organized to estimate the availability and the bioavailability of iron in the diet and to calculate the density of iron and of bioavailable iron. Based on the domestic food acquisition, a caloric value, which was insufficient to meet the needs of energy consumption, was observed. It was also noticed that the low amount of iron coming from foods naturally found in beans and meat was increased by 45% with the iron derived from fortified wheat flour and corn. Among families whose income was inferior to two minimal salaries, the increase was 40%. Even with the fortification, the quantity of iron available in the usual diet of the country is far behind the recommended 14mg per day. The amount meets the recommended for male, but it only adds up to 55% of what is recommended for the females. The density of boiavailable iron, which was 0.360 mg / 1000kcal, was also unable to meet the daily need of a male (1.0mg per day) and most notably of a female (2.2mg per day). The high prevalence that this deficiency happens, justify by the low consumption of this mineral, brings very high direct and indirect expenses to the Brazilian Department of Public Health Public. The fortification of flour with iron is a measure destined to great population segments and is aimed specifically at the prevention and control of martial deficiency.

La motivation principale de cette thèse est de proposer un système de recommandation personnalisé pour les plateformes d’informations. Pour cela, nous avons démontré que les opinions peuvent constituer un descripteur efficace pour améliorer la qualité de la recommandation. Au cours de cette thèse, nous avons abordé ce problème en proposant trois contributions principales. Tout d’abord, nous avons proposé un modèle de profil qui décrit avec précision les intérêts des utilisateurs ainsi que le contenu des articles de presse. Le modèle de profil proposé repose sur trois éléments : les entités nommées, les aspects et les sentiments. Nous avons testé notre modèle de profil sur les trois applications différentes que sont l’identification des orientations politiques des utilisateurs, la recommandation personnalisée des articles de presse et enfin la diversification de la liste des articles recommandés. Deuxièmement, nous avons proposé une approche de classement des opinions permettant de filtrer et sélectionner seulement les opinions pertinentes. Pour cela, nous avons utilisé une variation de la technique de PageRank pour définir le score de chaque opinion. Les résultats montrent que notre approche surpasse deux approches récemment proposées pour le classement des opinions. Troisièmement, nous avons étudié différentes façons d’enrichir le contenu des articles de presse par les opinions : par toutes les opinions, par seulement le topk des opinions, et enfin par un ensemble d’opinions diversifiées. Les résultats montrent que l’enrichissement des contenus des articles de presse / In this thesis, we have investigated how to exploit user-generated-content for personalized news recommendation purpose. The intuition behind this line of research is that the opinions provided by users, on news websites, represent a strong indicator about their profiles. We have addressed this problem by proposing three main contributions. Firstly, we have proposed a profile model that accurately describes both users’ interests and news article contents. The profile model was tested on three different applications ranging from identifying the political orientation of users to the context of news recommendation and the diversification of the list of recommended news articles. Results show that our profile model give much better results compared to state-of-the-art models. Secondly, we have investigated the problem of noise on opinions and how we can retrieve only relevant opinions in response to a given query.The proposed opinion ranking strategy is based on users’ debates features. We have used a variation of PageRank technique to define the score of each opinion. Results show that our approach outperforms two recent proposed opinions ranking strategies, particularly for controversial topics. Thirdly, we have investigated different ways of leveraging opinions on news article contents including all opinions, topk opinions based on opinion ranking strategy, and a set of diverse opinion. To extract a list of diverse opinions, we have employed a variation of an existing opinion diversification model. Results show that diverse opinions give the best performance over other leveraging strategies.

O manejo nutricional adequado é fator determinante na produtividade e na qualidade dos frutos de macieira. Dentre os métodos para diagnóstico nutricional das plantas, destacam-se o critério de faixa de suficiência e o sistema integrado de diagnose e recomendação (DRIS). Este trabalho teve por objetivo avaliar o DRIS como método de interpretação de resultados de análises de folhas de plantas de macieira, estabelecendo normas adequadas para a cultura, e compará-lo com o método de diagnose nutricional, baseado no critério de faixa de suficiência, atualmente utilizado no Sul do Brasil. Buscou-se determinar, também a melhor época de amostragem de folhas de macieira para a aplicação do método DRIS. O estudo foi realizado na região produtora de maçã dos Campos de Cima da Serra, no Rio Grande do Sul, e nas regiões do Alto Vale do Rio do Peixe e Planalto Serrano, em Santa Catarina, em 70 pomares selecionados quanto à produtividade e técnicas de manejo do pomar, onde foram obtidas informações sobre a produtividade, espaçamento, porta-enxertos e realizada a amostragem de folhas e solo. Foram determinadas as concentrações de nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio, boro, cobre, ferro, manganês e zinco nas amostras de folhas e os valores de pH e os teores de matéria orgânica, fósforo, potássio, cálcio e magnésio nas amostras de solos. Também foram utilizados resultados de experimentos de adubação potássica e nitrogenada para avaliar a eficiência dos métodos DRIS, bem como de resultados de sazonalidade de nutrientes em três cultivares de macieira, para avaliar a época adequada de coleta de folhas para o método DRIS. Os índices DRIS foram calculados utilizando-se dois critérios para a escolha da ordem da razão dos nutrientes (Letzsch, 1985 e Walworth et al., 1986; Nick, 1998) e três formas de cálculo das funções dos nutrientes (Beaufils, 1973; Jones, 1981; Elwali & Gascho, 1984). Os resultados indicaram que: (i) A concentração dos nutrientes apresentou correlação positiva e significativa (p<0,01) com os respectivos índices DRIS, com exceção do N; (ii) O critério do "valor F" (Letzsch, 1985 e Walworth et al., 1986) mostrou-se mais eficiente que o "valor R" (Nick, 1998) para a escolha da ordem da razão dos nutrientes para a cultura da macieira; (iii) O Índice de Balanço Nutricional (IBN), calculado a partir das normas geradas, apresentou correlação negativa e significativa (p<0,01) com a produtividade para a população de referência, em todas as combinações de métodos testados; (iv) O método DRIS descrito por Elwali & Gascho (1984), utilizando o "valor F", quando comparado com o critério de faixas de suficiência, apresentou diagnóstico nutricional mais eficiente que os demais métodos de cálculo do DRIS; (v) O método de cálculo do DRIS, com base no somatório das funções, descrito por Elwali & Gascho (1984), utilizando o "valor F" é o mais indicado para a cultura da macieira, por apresentar valores de IBN que melhor indicam o estado nutricional das plantas e pela eficiência no diagnóstico nutricional da cultura; (vi) A melhor época de coleta de folhas para o método DRIS esta situada entre a quinta e a décima quinta semana após a plena floração; (vii) As normas DRIS geradas neste trabalho foram adequadas para o diagnóstico nutricional da macieira, para as condições do Sul do Brasil. / The appropriate nutritional management is a decisive factor in fruit productivity and quality of apple trees. Among the several methods for nutritional diagnosis of the plants, the most important are the sufficiency range approach and the diagnosis and recommendation integrated system (DRIS). The objective of this work was evaluate DRIS as an interpretation method of results of analyses of apple tree leaves, establishing appropriate norms for the culture and comparing it with the sufficiency range approach currently used in the Southern Brazil, and determine the best sampling time of apple tree leaves for the application of the DRIS method. The study was carried out in the apple producing area of Campos de Cima da Serra (RS, Brazil), and in the areas of Alto Vale do Rio do Peixe and Planalto Serrano (SC, Brazil), in 70 orchards selected on basis of productivity and management techniques, where information on productivity, spacing, rootstock was obtained and leaf and soil sampling were performed. The concentrations of nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, boron, copper, iron, manganese and zinc were determined in the leaf samples as well as the pH values and the concentrations of organic matter, phosphorus, potassium, calcium and magnesium in the samples of soils. Results of fertilization experiments with potassium and nitrogen were also used to evaluate the efficiency of DRIS methods, as well as results of nutrient seasonally in three apple tree cultivars, to evaluate the appropriate leaf collection time for the DRIS method. The DRIS indices were calculated using two criteria to choose the order of the nutrient ratio (Letzsch, 1985 and Walworth et al., 1986; Nick, 1998) and three forms of calculating of the nutrient functions (Beaufils, 1973; Jones, 1981; Elwali & Gascho, 1984). The results indicated that: (i) the nutrient concentration presented positive and significant correlation (p<0.01) with the respective DRIS indices, except for N; (ii) the criterion of the "F value" (Letzsch, 1985 and Walworth et al., 1986) was shown to be more efficient than the "R value" (Nick, 1998) to choose the order of the nutrient ratio for apple tree culture; (iii) the Nutritional Balance Index (NBI), calculated from the generated norms, presented a negative and significant correlation (p <0.01) with productivity for the reference population in all combinations of methods tested; (iv) the DRIS method described by Elwali & Gascho (1984), using the "F value", when compared with the sufficiency range approach, presented a more efficient nutritional diagnosis than the other methods of DRIS calculation; (v) the method of DRIS calculation, based on the sum of the functions, described by Elwali & Gascho (1984), using the "F value" is the most suitable for apple tree culture, for presenting NBI values that best indicate the nutritional state of the plants and for the efficiency in the nutritional diagnosis of the culture; (vi) the best leaf sampling time for the DRIS method is between the fifth and the fifteenth week after full blossom; (vii) The DRIS norms generated in this work were appropriate for the nutritional diagnosis of apple trees, for the conditions of Southern Brazil.

Com o uso da tecnologia de Identificação por Radiofrequência (RFID), arquiteturas heterogêneas de processadores e as novas tendências da TV Digital e televisão via rede IP (IPTV) foi desenvolvido um sistema para montar, em tempo real, em forma automática, uma programação televisiva personalizada, baseada no perfil do grupo de usuários de um determinado televisor. Aplicações de vídeo sob demanda (VoD), IPTV e TV Digital permitem que cada telespectador possa assistir aos programas a qualquer momento, e assim construir sua grade de programação personalizada. Com um sistema de RFID é possível identificar as pessoas que se encontram próximas ao televisor. Com essas tecnologias unidas a um subsistema de análise de perfil, junto com os dados fornecidos pelos telespectadores no momento da contratação do serviço, e uma interface (middleware) para gerenciar os dados, é possível configurar um sistema que escolhe automaticamente quais programas e quais comerciais serão apresentados no aparelho de TV. Essa escolha é baseada no perfil dos telespectadores presentes naquele momento à frente da televisão e dos programas disponíveis naquele instante. As etiquetas (tags) de RFID usadas para o levantamento da audiência foram aparelhos celulares equipados com tecnologia Bluetooth, que possibilitam a identificação simultânea dos telespectadores via rádio. O algoritmo de recomendação é híbrido, possuindo componentes baseados em conteúdo e componentes colaborativos. O uso dos novos processadores heterogêneos exigiu o desenvolvimento de algoritmos paralelos que utilizam instruções do tipo SIMD, aceleradores e GPUs. Os sistemas que existem no momento (2011) nesta área, se limitam à identificação dos usuários mediante a digitação usando o controle remoto da TV e só identificam uma pessoa de cada vez. O uso de tecnologia por rádio, proposto nesta pesquisa, permite a identificação de várias pessoas simultaneamente, exigindo o desenvolvimento de padrões de um sistema completo baseado em grupos de perfis diferentes. A arquitetura do sistema elaborado está baseada no processador Cell BE e nas arquiteturas CPU+GPU, de forma que o tempo de execução do algoritmo fosse minimizado. / Merging together Radiofrequency identification (RFID), heterogeneous architectures of processors and new tendencies of the Digital TV (DTV) and television through IP network (IPTV), a system to create, automatically and in real-time, a personalized TV program schedule, based on the group of people profile next to a TV. Video-on-Demand (VoD) applications, IPTV and DTV allow each person to watch a chosen program at any moment and to its personalized programming guide. The RFID system allows the identification of the people next to the TV. This technology used with a profile analysis subsystem accessing a database of people preferences, and a middleware to manage the data, it is possible to set a system that automatically chooses with TV shows and with TV ads will be presented in the TV. This selection is based on the profile of the people next to the TV in that instant and on the available programs. The RFID tags used to detect the audience were the mobile phones equipped with Bluetooth, which allows the identification of its owner wirelessly. The recommendation algorithm is hybrid, containing collaborative and content-based components. The new heterogeneous processors demanded the development of parallel algorithms that use SIMD instruction, accelerators and GPUs. The systems that were available in the moment of this research (2011) were limited to the identification through login using remote control, one person by time. The use of RFID technology, proposed in this research, enables the simultaneous identification of many people at a time, demanding the development standards for group profiles recommendation. The systems architectures will be based on Cell BE processor and the conjunct CPU+GPU, focusing in the reduction of the algorithm execution time.

O envolvimento do consumidor é fundamental nas fases iniciais de projetos de produtos inovadores, para a coleta de informações sobre interesses e preferências orientadores do processo de geração de ideias e conceitos de novos produtos. Uma das formas de viabilizar este envolvimento é utilizando ferramentas do tipo Sistema de Engenharia Kansei. Esse tipo de ferramenta permite a tradução de inputs de grande volume de consumidores em configurações de produtos otimizados para auxiliar a equipe de projeto, no Processo de Desenvolvimento de Produtos. Há duas principais limitações nos Sistemas de Engenharia Kansei propostos na literatura. A primeira é a operacionalização do envolvimento do consumidor na etapa de definição do campo das propriedades, i.e., captação dos dados de entrada dos consumidores. A segunda é a continuidade do envolvimento, com a intenção de fornecer informações atualizadas à equipe de projetos de produtos. Este trabalho propõe e testa procedimento automático para apoiar a definição do campo das propriedades utilizando inputs indiretos de consumidores obtidos em lojas virtuais, empregando e adaptando métodos utilizados em aplicações de Sistemas de Engenharia Kansei e Sistemas de Recomendação Híbridos. O procedimento automático fornece como resultado principal uma lista de produtos e propriedades, obtidos da realidade, representativos do domínio Kansei para utilização nas etapas posteriores de um Sistema de Engenharia Kansei. O teste do procedimento automático demonstrou que a dissimilaridade presente no conjunto inicial de produtos determina o número máximo de produtos representativos do domínio; e, que o grupo de produtos e propriedades representativos do domínio, obtido da aplicação do procedimento automático, pode apresentar disparidade com relação a um grupo referencial obtido utilizando método de planejamento de experimentos, embora atenda aos critérios informados na literatura seminal de Engenharia Kansei. / The customer involvement is critical in the early stages of innovative projects, to collect information about guiding interests and preferences of the process of generating ideas and concepts of new products. One way to facilitate this involvement is using the type system of Kansei Engineering tools. This type of tool allows the translation of large volume of inputs of consumers in products optimized settings to assist the project team, the Product Development Process. There are two main limitations in Kansei Engineering Systems proposed in the literature. The first is the operationalization of consumer involvement in the step of defining the field of properties, i.e., capture the input data consumer. The second is the continued involvement with the intention to provide updated information to the team of product designs. This thesis proposes and tests automatic procedure to support the definition of the properties field using indirect inputs of consumers obtained in virtual stores, using and adapting methods used in applications of Kansei Engineering Systems and Hybrid Recommender Systems. The automatic procedure provides as main result a list of products and properties obtained from reality, representative of Kansei domain for use in the later stages of a Kansei Engineering System. The automatic test procedure showed that the dissimilarity present in the initial product set determines the maximum number of products representative of the field; and that the product group and representative properties of the domain obtained from the application of the automatic procedure can present disparity with respect to a reference group obtained using planning method of experiments, although meets the criteria given in the seminal literature Kansei Engineering.

O número de atividades disponibilizadas pelos sistemas gerenciadores de workflows científicos é grande, o que exige dos cientistas conhecerem muitas delas para aproveitar a capacidade de reutilização desses sistemas. Para minimizar este problema, a literatura apresenta algumas técnicas para recomendar atividades durante a construção de workflows científicos. Este projeto especificou e desenvolveu um sistema de recomendação de atividades híbrido, considerando informação sobre frequência, entrada e saídas das atividades, e anotações ontológicas para recomendar. Além disso, neste projeto é apresentada uma modelagem da recomendação de atividades como um problema de classificação e regressão, usando para isso cinco classificadores; cinco regressores; um classificador SVM composto, o qual usa o resultado dos outros classificadores e regressores para recomendar; e um ensemble de classificadores Rotation Forest. A técnica proposta foi comparada com as outras técnicas da literatura e com os classificadores e regressores, por meio da validação cruzada em 10 subconjuntos, apresentando como resultado uma recomendação mais precisa, com medida MRR ao menos 70% maior do que as obtidas pelas outras técnicas / The number of activities provided by scientific workflow management systems is large, which requires scientists to know many of them to take advantage of the reusability of these systems. To minimize this problem, the literature presents some techniques to recommend activities during the scientific workflow construction. This project specified and developed a hybrid activity recommendation system considering information on frequency, input and outputs of activities and ontological annotations. Additionally, this project presents a modeling of activities recommendation as a classification problem, tested using 5 classifiers; 5 regressors; a SVM classifier, which uses the results of other classifiers and regressors to recommend; and Rotation Forest , an ensemble of classifiers. The proposed technique was compared to other related techniques and to classifiers and regressors, using 10-fold-cross-validation, achieving a MRR at least 70% greater than those obtained by other techniques

Sistemas de recomendação estão se tornando ferramentas indispensáveis para diversos websites, que buscam oferecer ao seu usuário uma experiência personalizada e simplificada, e sua adoção se deve principalmente devido ao grande volume de dados disponíveis, advindos de diferentes fontes e contendo informações diversificadas, aumentando a necessidade e a complexidade de se extrair valor desses dados. Com o surgimento de redes sociais online os usuários passaram a expressar seus gostos e preferências além de estabelecer relações com outros usuários, podendo estes serem seus amigos, parentes, ídolos, etc. Estas possibilidades encontradas em redes sociais motivou o presente trabalho a interpretar a comunidade científica como uma rede social, utilizando relações de coautoria, colaboração em projetos, orientações, além de citações de trabalhos e, consequentemente, citações aos respectivos autores. O objetivo deste projeto foi propor um sistema de recomendação de trabalhos científicos combinando informações sociais e informações bibliométricas, no que diz respeito a artigos citados em publicações, caraterizando-se como um facilitador para auxiliar os pesquisadores a responderem perguntas como: Quais artigos interessantes da minha área eu ainda não tenho conhecimento? e Quais artigos podem auxiliar em trabalhos que tenho em desenvolvimento? Para atingir o objetivo proposto foram desenvolvidas duas abordagens de recomendação. A primeira abordagem teve como premissa que o tempo em que as relações entre os autores foi estabelecida é determinante para selecionar os autores mais próximos (ou similares), ou seja, as relações mais recentes tendem a ser mais relevantes que as relações mais antigas. Já a segunda técnica combinou o resultados das diferentes técnicas implementadas (tanto a proposta quanto técnicas da literatura correlata) para gerar novas recomendações de maneira híbrida. Os resultados mostraram que a solução baseada no tempo apresentou resultados superiores às estratégias correlatas quando se possui mais informações sobre o autor, ou seja, autores que possuem diversas relações de coautoria e um conjunto de artigos citados elevado tendem a obter resultados melhores quando comparados aos autores que possuem poucas relações e citaram poucos artigos. Já a solução híbrida, que combina os resultados dos diversos recomendadores, apresentou uma cobertura de recomendações superior às demais, pelo fato de combinar os pontos fortes de cada uma das técnicas, encontrando recomendações relevantes no conjunto de testes em mais de 57% dos casos / Recommender systems are becoming indispensable tools on websites, in order to offer a simplified and personalized experience to their users, and its adoption is due to the fact that the volume of data available has increased and also comes from different sources with different types of information. Thus, it is challenge and necessary tools for helping to extract more valuable information from these data. The arise of online social networks allowed users to express their tastes and preferences and establish relationships with other users, such as friends, relatives, idols, etc. Those possibilities found in social networks motivated this work to interpret the scientific community as a social network, providing the ability to use co-authorship relations, collaboration in projects, tutoring relations, as well as paper citations and thus citations from their authors. The goal of this project was to propose a papers recommender system combining social and bibliometric information, regarding cited articles on published papers, being characterized as a facilitator to help researchers to answer questions such as: \"What interesting articles in my area I still have no knowledge of?\" and \"Which articles can assist in the project I am developing?\". The first algorithm proposed used the time when the coauthorship relations among authors were established as a determining parameter to choose which authors are more similar, meaning that relations established in recent time are more relevant than those that are older. The second algorithm combines the results from different implemented algorithms to determine which would be the ideal weight of each algorithm on the recommendation result, using a linear regression on the recommendations scores. The results showed that the time based solution achieved a better performance for the authors with higher amount of information available, i.e., if the author has many coauthorship relations and cited many papers, the results are better when compared with authors that does not have many relations and cited articles. On the other hand, the hybrid solution which combines the results from different recommendations approaches presented a higher coverage compared with others, due to the fact that it combines the strengths of each one of the algorithms, finding recommendation for users on 57% of the cases.

Configuração modelo de features é conhecida por ser uma atividade complexa, demorada e propensa a erros. Esta atividade torna-se ainda mais complicada quando envolve múltiplas partes interessadas no processo de configuração. Trabalhos de pesquisa têm proposto abordagens para ajudar na configuração de modelo de features, mas elas dependem de processos sistemáticos que restringem as decisões de alguns dos stakeholders. Neste trabalho, propomos uma nova abordagem para melhorar o processo de configuração multi-stakeholder, considerando as preferências dos stakeholders expressas através de restrições duras e brandas. Com base em tais preferências, recomendamos diferentes configurações de produto utilizando diferentes estratégias da teoria da escolha social. Nossa abordagem é implementada em uma ferramenta chamada SACRES, que permite criar grupos de stakeholders, especificar preferências dos stakeholders sobre uma configuração e gerar as configurações ideais. Realizamos um estudo empírico para avaliar a eficácia de nossas estratégias no que diz respeito à satisfação individual e justiça entre todos os stakeholders. Os resultados obtidos provem evidência de que estratégias em particular possuem melhor performance em relação à satisfação de grupo, chamadas average e multiplicative considerando as pontuações atribuídas pelos participantes e complexidade computacional. Nossos resultados são relevantes não só no contexto de Linha de Produto de Software, mas também para a Teoria da Escolha Social, dada a instanciação de estratégias de escolha social em um problema prático. / Feature model con guration is known to be a hard, error-prone and timeconsuming activity. This activity gets even more complicated when it involves multiple stakeholders in the con guration process. Research work has proposed approaches to aid multi-stakeholder feature model con guration, but they rely on systematic processes that constraint decisions of some of the stakeholders. In this dissertation, we propose a novel approach to improve the multi-stakeholder con guration process, considering stakeholders' preferences expressed through both hard and soft constraints. Based on such preferences, we recommend di erent product con gurations using di erent strategies from the social choice theory. Our approach is implemented in a tool named SACRES, which allows creation of stakeholder groups, speci cation of stakeholder preferences over a con guration and generation of optimal con guration. We conducted an empirical study to evaluate the e ectiveness of our strategies with respect to individual stakeholder satisfaction and fairness among all stakeholders. The obtained results provide evidence that particular strategies perform best with respect to group satisfaction, namely average and multiplicative, considering the scores given by the participants and computational complexity. Our results are relevant not only in the context software product lines, but also in the context of social choice theory, given the instantiation of social choice strategies in a practical problem.

Extracting knowledge from user-generated content (UGC) in social media platforms is a very hot research topic in the area of machine learning, nonetheless, the main challenge resides in the fact that UGC carries inference, abstraction and subjectivity alongside objectivity. With the aim of recognising the importance of subjectivity as an influential aspect for providing humanoid results from a machine learning algorithm, this study proposes a novel approach to improve Instagram hashtag recommendation by considering sentiment that can be expressed for images. Two main points are studied in this thesis; evaluating the relativity of Instagram image to hashtag for both objective and subjective features of an image and the effect of sentiment on said relativity. This work examines three machine learning methods for hashtag recommendation: AWS service, developed algorithms with and without sentiment considerations. The models are tested on a collected dataset of de-identified Instagram posts in location London gathered from public profiles. The results show that considering sentiment significantly improves Instagram hashtag recommendation.