Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-12T18:35:55Z
No. of bitstreams: 2
Tese Edeilson Milhomen.pdf: 4933042 bytes, checksum: 3faba2bba3d1a377b4b5b12832800bee (MD5)
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T18:35:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Tese Edeilson Milhomen.pdf: 4933042 bytes, checksum: 3faba2bba3d1a377b4b5b12832800bee (MD5)
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Previous issue date: 2013-11-08 / O volume de informação disponível na web aumenta a cada dia, muitas vezes por estímulo das plataformas sociais que vêm se destacando neste cenário, já que provêem facilidades para que as pessoas possam interagir e trocar experiências. A gestão eficiente deste conhecimento, embora não seja uma tarefa trivial, pode trazer diversos benefícios como, por exemplo, a recomendação personalizada para as pessoas, de acordo com as suas preferências. Neste sentido, a presente tese tem como propósito apresentar uma abordagem, intitulada SWEETS, que identifica auto-maticamente quais as áreas e nível (grau) de conhecimento das pessoas, isto é, os especialistas em determinadas áreas de conhecimento. Para isso, são usados os conhecimentos produzidos por estas pessoas e disponibilizados em diferentes plataformas virtuais. A identificação dos ní-veis de conhecimento destas pessoas em áreas específicas pode não ser suficiente, pois é inte-ressante que sejam identificados os especialistas mais adequados para uma determinada pessoa, isto é, que tenham um relacionamento social mais próximo, aumentando assim a probabilidade de colaboração. As informações contextuais dos relacionamentos (e.g. distância social) entre pessoas oferecem background para a descoberta de quão estas pessoas confiam umas nas outras.
Assim, a presente tese defende que estes relacionamentos de confiança são fundamentais na decisão de colaboração entre indivíduos. Por isso, é apresentada uma abordagem, intitulada T-SWEETS, que se baseia nas informações contextuais dos relacionamentos entre indivíduos para inferir o grau de confiança entre eles, e a sua implantação em um cenário que comprovou a ten-dência de colaboração entre os indivíduos que possuem relações confiáveis. T-SWEETS baseia-se em 4 elementos: Similaridade entre Perfis, Relacionamento de Confiança, Nível de Maturi-dade e Reputação, que são oriundos do resultado de um experimento realizado com um grupo de pessoas. Outra constatação desta tese é que, embora haja um grande volume de conhecimento disponibilizado pelas pessoas nas plataformas virtuais, muitas vezes este conhecimento pode não ser suficiente para identificar e recomendar a pessoa especialista em assuntos específicos. Por isso, a descoberta (recomendação) de relacionamentos de confiança entre os indivíduos po-de ser um elemento que encoraje as pessoas a trocarem experiências ou interagirem, uma vez que as pessoas tendem a colaborar com pessoas que mais confiam, fornecendo assim, insumo para a inferência das especialidades dos indivíduos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12251 |
| Date | 08 November 2013 |
| Creators | Silva, Edeilson Milhomem da |
| Contributors | Meira, Silvio Romero de Lemos, Salgado, Ana Carolina |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds