A New Collaborative Recommendation Approach Based on Users Clustering Using Artificial Bee Colony Algorithm

Although there are many good collaborative recommendation methods, it is still a challenge to increase the accuracy and diversity of these methods to fulfill users’ preferences. In this paper, we propose a novel collaborative filtering recommendation approach based on K-means clustering algorithm. In the process of clustering, we use artificial bee colony (ABC) algorithm to overcome the local optimal problem caused by K-means. After that we adopt the modified cosine similarity to compute the similarity between users in the same clusters. Finally, we generate recommendation results for the corresponding target users. Detailed numerical analysis on a benchmark dataset MovieLens and a real-world dataset indicates that our new collaborative filtering approach based on users clustering algorithm outperforms many other recommendation methods

E-BIACS: Um Sistema para a Construção de Ambientes Virtuais para Aprendizagem Baseada em Problemas

No desenvolvimento de ambientes virtuais para aprendizagem, é fundamental levar em conta a abordagem pedagógica. Neste artigo apresentamos um sistema para a construção de ambientes virtuais para aprendizagem, onde princípios construtivistas são desenvolvidos a partir de uma abordagem baseada em problemas. O sistema foi aplicado no domínio de gestão de projetos e o ambiente construído foi avaliado por gerentes de projetos. Na avaliação dos participantes, o ambiente proporcionou atividades autênticas, as ações foram organizadas de forma a despertar a curiosidade, os recursos instrucionais recomendados estavam contextualizados com as situações problemáticas e foram considerados adequados no processo de elucição dos problemas

Implementação de alertas de interações medicamentosas na construção de uma farmácia online

Os sistemas de apoio à decisão clinica têm-se revelado essenciais no dia-a-dia da população, nomeadamente dos profissionais e dos pacientes. Estes sistemas podem ser aplicados com diferentes objetivos: como sistemas de alerta; de prevenção de doenças; sistemas para dosagem de medicação e prescrição; entre outras. Atualmente é notório o aumento de interesse por parte da população em entender e em possuir um papel ativo nas decisões médicas. Para conseguirem fazê-lo necessitam de procurar informação. O meio mais utilizado para obter essa informação é a internet, onde a informação se encontra em grande quantidade e muito dispersa. Para além da quantidade é imprescindível encontrar informação credível, para que não haja indução da pessoa em erro. Para ajudar a solucionar estes problemas surgiram os sistemas de recomendação na saúde. Estes sistemas foram idealizados para fornecer informações às quais os utilizadores podem recorrer para tomar decisões conscientes e seguras sobre a sua saúde. Também os sistemas de alerta se têm revelado importantes na área da saúde. Estes sistemas podem ser usados em diferentes contextos e sobre diferentes assuntos, como por exemplo, a alteração do estado clínico de um paciente monitorizado, em tempo real, ou em interações medicamentosas. As interações medicamentosas podem advir da automedicação do utente ou da larga quantidade de medicação que, a partir de determinada idade, os utentes ingerem. Pode ter como causa medicação que administrem regularmente, ou até mesmo diariamente, ou doenças/estados que o utente possua que, em simultâneo com determinada medicação pode causar reações adversas. Neste trabalho foi desenvolvido um protótipo de uma farmácia online (FoAM) que fornece, ao utilizador, alertas quando há possibilidade de interações. As causas de interações consideradas foram os medicamentos que o utilizador consuma e/ou doenças/estados que possua. O objetivo é alertar para o caso das causas que o utilizador possui interagirem com o(s) medicamento(s) que este deseja adquirir. Para alcançar esse objetivo foi necessário selecionar os medicamentos a disponibilizar assim como as suas interações. Essa seleção foi baseada no prontuário terapêutico 2013 disponibilizado pelo INFARMED. Depois de recolhida e analisada a informação, foi possível compreender que informações clínicas o sistema necessita para que consiga identificar os medicamentos que não são aconselháveis adquirir. Para isso, é necessário que o utilizador forneça essas informações clínicas pessoais, necessidade que vai de encontro à posição defendida por diversos autores que apontam o uso de registos eletrónicos de saúde muito benéfico para conseguir alertas mais personalizados suprindo assim as necessidades do utilizador. É também preponderante que o utilizador perceba o porquê de determinado medicamento não ser aconselhável, por isso, ao ser emitido o alerta é também apresentada a justificação do mesmo, ou seja, é disponibilizado ao utilizador qual a causa que indicou no formulário responsável pela interação.Systems to support clinical decision have becoming essential in a daily basis to professionals and patients. These systems can be applied with different purposes: as warning systems; disease prevention; systems for medication dosage and prescription; among many others. Currently it is evident the increase of interest by the population to understand and have an active role in medical decisions. To be able to do so they need to seek information. The most common way to get it is the internet, where there is in large quantity and very scattered. In addition to the amount of information it is essential to find credible one, to avoid leading someone on error. To help solve these problems the recommendation systems in health have emerged. These systems were designed to give credible information and make possible to the users get informed and make safe decisions about their health. Also alert systems have becoming important in healthcare. These alert systems can be used in different contexts and on different issues, such as the modification of a monitored patient's clinical condition in real time, or in drugs interactions. Drugs interactions can result from self medication or large amount of drugs that users take after a certain age. Can be caused by the medication that the user takes regularly, or even in a daily basis, or diseases/conditions that the patient has, which simultaneously with certain medication can cause adverse reactions. In this work it was developed a prototype of an online pharmacy that provides to patients alerts when there is a possibility of interactions. The conditions of interactions considered in this work were the medications that the patient take and/or diseases/conditions that the patient have. The goal is to alert in case of these conditions interact with the medication that patient want to purchase. To achieve this goal it was necessary to select the available drugs as well as their interactions. This selection was based on 2013 therapeutic chart provided by INFARMED. After collecting and analyzing this information, it was possible to understand which clinical data the system needs to identify the drugs that weren’t advisable to purchase. For that, it is necessary that the user provides that personal clinical data. That need is advocated by several authors, which point out that the use of electronic health records is very beneficial to get more customized alerts thus supplying the needs of the user. It is also primary for the user to realize why a particular drug is not advisable, so when the alert is emitted also a justification is presented, which means, it is provided to the user which condition given by the user is responsible for the interaction

Recomendação de cuidados de saúde

Atualmente, os guias turísticos são constituídos por diversos módulos, nomeadamente, módulos de recomendação e de modelação do utilizador. Estes ajudam a adaptar melhor as recomendações dadas ao utilizador de acordo com as suas preferências. A necessidade de adaptar os guias turísticos às possíveis necessidades de saúde do utilizador, foi a motivação para a realização desta dissertação. Quando alguém visita um local desconhecido, considera normalmente as condições tanto de alojamento como de alimentação desse local. Contudo, se por algum motivo, necessita de cuidados de saúde, essa pessoa não se encontra preparada para isso. Assim, a recomendação de uma instituição de saúde direcionada para o turista é uma solução possível para o problema encontrado. Pretendeu-se desenvolver um módulo de recomendação híbrido no âmbito da prestação de informações relacionadas com as possíveis necessidades de saúde do turista, tendo em conta o seu perfil. Para a sua implementação seguiu-se a abordagem baseada em conteúdo e técnicas de classificação das instituições de saúde a recomendar ao utilizador. O protótipo desenvolvido foi testado com alguns utilizadores em termos de funcionalidades. Finalmente, pretende-se que o protótipo seja testado com mais utilizadores, possuidores de diversas características em termos de condições de mobilidade, historial clínico e necessidades. Estes testes irão permitir avaliar o protótipo ao nível da qualidade da recomendação prestada. Poder-se-á, assim, atingir o objetivo relativo à integração deste protótipo num sistema de recomendação de apoio ao turista utilizado pela Câmara Municipal do Porto.Nowadays, tourist guides are composed by several modules, including recommendation and user modeling modules. These help to better adapt the recommendations given to the user according to his preferences. The necessity to adapt the tourist guides to the potential health needs of the user was the motivation to carry out this thesis. When someone visits an unknown place, usually considers the conditions of both accommodation and feeding of that place. However, if for some reason, he needs health care, that person isn’t prepared for that. Thus, the recommendation of a health institution directed to the tourist is a possible solution for the problem found. It was intended to develop a hybrid recommendation module concerning the supply of information relating to the possible health needs of the tourist, taking into account his profile. For its implementation, the content-based approach and classification techniques of health care institutions to recommend to the user were followed. The prototype has been tested with some users in terms of features. Finally, it is intended that the prototype will be tested with more users owners of different characteristics in terms of mobility conditions, medical history and needs. These tests will enable to assess the prototype in terms of quality of the recommendations provided. Thus, the goal of integrating this prototype into a recommendation system for tourist support used by the Porto’s City Hall could be achieved