Um ambiente de interface de busca e pré-visualizaçăo de objetos de aprendizado /

Orientadora : Laura Sánchez GarciaInclui bibliografia e anex

Aplicação de ontologias para apoiar operações analíticas sobre fontes estruturadas e não estruturadas

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011Apesar da importância das ferramentas de processamento analítico on-line (OLAP) para a gestão estratégica, verifica-se que a sua aplicação está restrita às fontes de dados estruturados das organizações. Para analisar os dados não estruturados é necessário tratá-los não apenas como um conjunto de caracteres isolados, mas sim extrair informação desse conteúdo e incluí-la no processo decisório, dessa forma é fundamental trazer o universo textual para as ferramentas de processamento analítico, permitindo realizar as operações OLAP sobre todas as fontes de informação da organização. Com o advento da Web Semântica, surgem novas possibilidades de tratar a integração e exploração dos dados organizacionais. O presente trabalho descreve uma aplicação baseada em ontologias que permite o uso de recursos de processamento analítico como: a análise conjunta de dados estruturados e não estruturados; o acesso transparente as fontes de informação e a exploração dessas fontes por meio de conceitos atrelados a um domínio. Um estudo de caso é apresentado para demonstrar os benefícios da aplicação proposta no domínio da gestão de Ciência & Tecnologia. Ao analisar os resultados da aplicação notamos o enriquecimento das análises, possibilitando uma melhor compreensão do contexto explorado, ao complementá-las com informações oriundas das fontes não estruturadas e, também, a facilidade do usuário ao requisitar informações de forma transparente por meio um modelo de consulta baseado nos conceitos de um domínio

Uma Arquitetura de business intelligence para processamento analítico baseado em tecnologias semânticas e em linguagem natural

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011A necessidade de obtenção e uso de conhecimento para apoio à tomada de decisão motiva a convergência das novas gerações de Business Intelligence (BI) com os instrumentos da Engenharia do Conhecimento. Não obstante a aplicação de tecnologias semânticas e métodos de representação de conhecimento, as pesquisas de BI pouco exploram o uso de linguagem natural para a condução das análises. A metáfora de busca de informações conjeturada na Web Semântica revela-se como tendência para a área de BI. Assim, propõe-se uma arquitetura de BI em que a estratificação das informações estratégicas das fontes de dados corporativas é conduzida por meio da interpretação semântica de perguntas declaradas em linguagem natural. Esta arquitetura aproxima a área de BI da disciplina de Question Answering (QA) e dos formalismos oriundos da Web Semântica em uma abordagem interdisciplinar. Alguns recursos de representação de conhecimento, como ontologia, regras de inferência, padrões idiomáticos e heurísticas auxiliam os módulos funcionais da arquitetura na interpretação de perguntas e na obtenção de cubos OLAP. A demonstração da viabilidade da arquitetura é verificada em um estudo de caso relacionado ao domínio de C&T da Plataforma Lattes Institucional da UFSC. Uma interface analítica foi construída para permitir a entrada de perguntas em idioma português, a interação com o tomador de decisão para a resolução de ambigüidades e a visualização de hipercubos. Assim, tal como o modo de localização de informações já familiarizado por bilhões de usuários da Web, essa pesquisa proporciona um método inovador para auxiliar o processo decisório

Um sistema voltado à indexação e recuperação de informação integrado à ontologia

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Curso de Tecnologias da Informação e Comunicação.O aumento da quantidade de informação disponibilizada tanto na internet quanto nas organizações geram desafios, principalmente se considerada a questão de como recuperar conteúdo relevante. Muitas instituições necessitam de métodos de recuperação de informação aprimorados tendo em vista que a informação tornou-se um recurso essencial e o uso adequado desta é de suma importância em cenários competitivos. Além da questão da utilidade da informação, menciona-se como desafio a própria evolução dos motores de busca uma vez que, para satisfazerem requisitos cada vez mais complexos torna-se necessário a utilização de semântica. Para viabilizar essa evolução, cada documento pertencente a determinado corpus necessita ter seus principais conceitos e os seus relacionamentos identificados e armazenados em estruturas adequadas. Entre essas estruturas encontram-se os índices invertidos, para a realização de buscas textuais, e as ontologias, visando a capacidade de realização de inferências. Neste sentido, o presente trabalho apresenta uma proposição de integração das áreas de Recuperação de Informação e Ontologia. Para a avaliação da proposição realizada neste trabalho desenvolveu-se um protótipo e em que este foi aplicado sobre uma base exemplo contendo artigos da área de Ontologia. Visando garantir que o usuário tenha uma visão integrada da informação, o protótipo realiza consultas em duas bases (índice textual e ontologia) de forma coordenada e demonstra de forma mais abrangente as informações que compõem o contexto de consulta por ele informado. Considerando os objetivos do trabalho e analisando os resultados da integração das informações pode-se concluir que o trabalho os cumpre, pois se acredita que o mesmo seja capaz de fornecer informações que contribuem para que o usuário obtenha um entendimento mais completo de determinado domínio de interesse de maneira interativa e iterativa.The fast information growing on the Internet as well as on the organizations show challenges, especially when considering the question of how to retrieve relevant content. Many organizations require improved methods of information retrieval taking into account that the information has become essential and its appropriate use is extremely important in competitive scenarios. Beyond that, we can mention the need for evolution of the search engines, whereas in order to meet increasingly complex requirements becomes necessary to use semantics. To make this evolution feasible each document belonging to a particular corpus needs to have its main concepts and its relationships identified and stored in appropriate structures. Among these structures are inverted indexes and ontologies in order to perform textual searches and to make inferences, respectively. In this sense, this work presents a proposition for the integration of Information Retrieval and Ontology areas. For the evaluation of the proposed work it was developed a prototype in which was applied on a sample base containing articles from Ontology area. Aiming to ensure for the user an integrated view, the prototype search for information on two bases (textual index and ontology) in a coordinated way and thus demonstrating more fully the details that compose the context of the search. Analyzing the results obtained from the integration of information it can be concluded that the work has achieved its objectives, since we believe that it is able to provide content that helps users to get a more complete understanding of a particular area of interest

Context-based routing in road networks

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaA utilização de sistemas de geo-localização já faz parte do quotidiano das pessoas, através dos mais variados equipamentos de recepção de dados posicionais. Com o aumento de utilização deste tipo de equipamentos, a estruturas de armazenamento associadas a dados geográficos foram aperfeiçoadas de forma a permitir uma gestão mais eficiente. Neste trabalho é apresentado uma Data Warehouse espacial orientado ao contexto para o armazenamento de dados relativos ao tráfego automóvel. Esses dados são obtidos através de dados posicionais e representados num mapa rodoviário digital. O mapeamento é analisado através da comparação das similaridades de trajectos criados a partir de dados posicionais de veiculos em Aalborg (Dinamarca), usando diferentes períodos de amostragem. Após o armazenamento dos trajectos, dos dados posicionais e dos troços percorridos em três Data Marts distintas, foi feita uma análise de rotas em zonas residenciais, estradas secundárias e em pontos turísticos em Pequim (China). Através da análise faz-se a relação entre as rotas mais rápidas, as mais curtas, o número de paragens e o contexto em que esses dados foram registados. A análise mostra que, nas zonas de estradas secundárias as rotas utilizadas com mais frequência são na maioria dos casos a rota mais rápida, o que não acontece nas zonas residenciais e nas zonas turísticas. A análise mostrou que a relevância temporal influenciou o nível de tráfego e que o factor meteorológico não teve influência na escolha das rotas.The use of Geographic Information Systems is part of today's people's lives. As the use of these systems keeps growing, data storage and management structures are improving in order to allow a better use of spatio-temporal data. In this dissertation a Data Warehouse for traff ic and contextual storage is presented. The main data sources are GPS datasets and digital road maps. A map matching algorithm was implemented and evaluated using data from vehicles in Aalborg (Denmark). The data stored in three Data Marts, a route analysis in severa1 zones of Beijing city was presented. With this analysis, we show the relationship between the shortest routes, the fastest routes, the number of stoppages and the contextual data. The analysis shows that in secondary road zones, the routes used more frequently are usually the fastest routes. In residential zones and in turistic locations this conslusion was not found valid. It was concluded that time is a dimension that influences traffic levels, but no pattern was found beetween route selection and weather condition influenced the traffic level

Modelo fuzzy para recuperação da informação utilizando múltiplas ontologias relacionadas.

Com a crescente popularidade da World Wide Web mais pessoas têm acesso à informação cujo volume vem expandindo ao longo do tempo. A área de recuperação de informação ganhou um novo desafio visando buscar os recursos pelo significado da informação neles contida. Uma forma de recuperar a informação, pelo seu significado, é pelo uso de uma base de conhecimento que modela os conceitos de um domínio e seus relacionamentos. Atualmente, ontologias têm sido utilizadas para modelar bases de conhecimento. Para tratar com a imprecisão e a incerteza, presentes no conhecimento e no processo de recuperação de informação, são empregadas técnicas da teoria de conjuntos fuzzy. Trabalhos precedentes codificam a base de conhecimento utilizando apenas uma ontologia. Entretanto, uma coleção de documentos pode tratar temas pertencentes a domínios diferentes, expressos por ontologias distintas, que podem estar relacionados. Neste trabalho, uma forma de organização e representação do conhecimento em múltiplas ontologias relacionadas foi investigada e um novo método de expansão de consulta foi desenvolvido. A organização do conhecimento e o método de expansão de consulta foram integrados no modelo fuzzy para recuperação de informação utilizando múltiplas ontologias relacionadas. O desempenho do modelo foi comparado com outro modelo fuzzy para recuperação de informação e com a máquina de busca Lucene do projeto Apache. Em ambos os casos o modelo proposto apresentou uma melhora nas medidas de precisão e cobertura. Palavras-chave: Recuperação de informação fuzzy, Representação do conhecimento, Expansão da consulta, Ontologia.Tese (Doutorado) - Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação, Universidade Estadual de Campinas, Campinas

Um modelo baseado em ontologia para suporte a tarefa intensiva em conhecimento de recomendação

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2015.A evolução da Web tem propiciado uma mudança no comportamento de seus usuários, de consumidores para produtores de informação. Esta mudança trouxe consigo alguns desafios, dentre eles, o aumento exponencial de conteúdo, o que em muitos contextos promove dificuldades de escolha por parte dos usuários. A partir deste cenário iniciaram-se estudos com a finalidade de contribuir na filtragem do excesso de informação, surgindo os Sistemas de Recomendação. Com a evolução dos Sistemas de Recomendações surgiram diversas abordagens com o intuito de atender as demandas existentes. Uma dessas abordagens utiliza-se de estruturas semânticas sendo classificada como Sistemas de Recomendação baseados em Conhecimento. Em sua maioria fazem uso de ontologias e realizam recomendações a partir do conhecimento de um domínio específico. Porém, utilizadas de forma isolada as ontologias de domínio não possuem a capacidade de suportar o processo de recomendação como um todo. Diante disso, o presente trabalho propõe um modelo de representação do conhecimento capaz de lidar com a tarefa intensiva em conhecimento de recomendação. A partir desta premissa uma metodologia de construção de ontologias foi utilizada para modelar uma ontologia de domínio. Adicionalmente, foi proposta uma ontologia de tarefa de modo que tarefas genéricas possam ser especificadas. A integração das ontologias possibilitou que algumas abordagens de recomendação fossem executadas. O modelo proposto demonstra-se consistente uma vez que foi capaz de responder as questões de competências elaboradas na fase de modelagem. Apresenta também, a capacidade de tratar itens de forma genérica, podendo ser aplicado em diversos contextos. Ressalta-se ainda que a integração entre as ontologias de domínio e tarefa se mostra adequada, propiciando recomendações que visam auxiliar no processo de decisão.Abstract : The evolution of the Web has promoted a change in the behavior of its users from consumers to producers of information. This change brought with it some challenges, among them, the exponential growth of content which in many contexts generates difficulties of choice for users. From this scenario studies were started in order to contribute on information filtering, so emerging the Recommender Systems. With the development of it appeared several approaches to meet the existing demand. One of these approaches makes use of semantic structures being classified as Knowledge-based Recommender Systems. Mostly makes use of ontologies and carry out recommendations from the knowledge of a specific domain. However, if used alone domain ontology does not have the ability to support the recommendation process as a whole. Therefore, this work proposes a knowledge representation model able to handle the knowledge intensive task on recommendation. From this premise a methodology for building ontology was used to build a domain ontology. In addition, we propose an ontology task aiming to specify tasks in a generic way. The ontologies integration enabled that some recommendation approaches were implemented. The proposed model has demonstrated consistency since it was able to answer the competence questions elaborated in the modeling phase. It also shows the ability to process items generally, supporting its application in different contexts. Finally, we state that the integration of domain and task ontologies seems adequate providing recommendations to assist in decision making process

Um modelo semântico para compartilhamento de recursos educacionais.

A representação precisa do conteúdo dos recursos educacionais torna mais fácil e rápido os processos de busca, seleção e reusabilidade destes recursos. Esta pesquisa discute problemas relacionados à representação de recursos educacionais, como: recursos com requisitos específicos, dependência entre recursos e estruturas heterogêneas para classificação dos recursos. Neste contexto, foi conduzido um estudo preliminar para caracterizar a ocorrência destes problemas no domínio da Ciência da Computação. Os resultados do estudo demonstraram a ocorrência e relevância destes problemas. Nesta perspectiva, este trabalho propõe um Modelo Conceitual para representação de recursos educacionais visando seu compartilhamento. Este modelo tem como diferencial mecanismos que permitem a definição de diferentes estruturas de curso e uma melhor caracterização do contexto dos recursos educacionais por meio da declaração explícita de requisitos específicos e dependência entre recurso. Para avaliação deste trabalho, foram realizados três processos envolvendo o Modelo Conceitual e o sistema de compartilhamento construído a partir deste modelo. O primeiro envolveu especialistas que responderam um questionário para indicar sua confiança na capacidade do modelo como solução para os problemas abordados na pesquisa. O segundo estudo buscou avaliar o processo de inserção de recursos no sistema de compartilhamento e a capacidade do Modelo Conceitual em representar recursos educacionais vindo de cursos disponibilizados na Web. Finalmente, o terceiro estudo buscou avaliar o acesso aos recursos do sistema de compartilhamento através da implementação de aplicações Web que fazem uso dos serviços de consulta. Os resultados mostram que o modelo é capaz de representar com maior precisão o contexto de criação dos recursos educacionais, contribuindo como solução para os problemas discutidos.The accurate representation of educational resources content makes the process of searching, selection and reusability much more easy and fast. This work discusses Open Issues related to representation of educational resources: i) resources with specific requirements, ii) dependence between resources and iii) heterogeneous structures for resources classification. In this context, this work conducted a preliminary study to characterize the occurrence of these problems in the field of computer science. The results showed that these problems are present and relevant in various areas of computing. Hence, this work introduce a new Conceptual Model to represent educational resources. This model allows the definition of different course structures and a better characterization of educational resources contexts by explicit declaration of specific requirementsand resources collections. To evaluate the proposed approach, three evaluation processes were conducted with the Conceptual Model and the sharing system that is based on this model. In the first study, a survey with teachers was conducted to verify their confidence in the effectiveness of this model. The second study aimed to evaluate the educational resources insertion process and the effectiveness of the Conceptual Model in the representation of educationa resources. Finally, the third study evaluated the access to educaional resources in the sharing system through the development of Web applications that use the query services. The obtained results show that the proposed model is capable of representing educational resources context and contributes in solving the discussed problems

Uma aplicação para o monitoramento da disseminação do mosquito aedes aegypti

A dengue é uma doença que utiliza o mosquito Aedes aegypti como vetor de transmissão. Apesar de ter um padrão conhecido de condições que favorecem a multiplicação e disseminação do seu transmissor, ela continua fazendo milhares de vítimas a cada ano no mundo. Segundo o boletim epidemiológico Vol. 52 de Janeiro de 2021 publicado pela Secretaria de Vigilância em Saúde, foram registrados, em 2020, 987.173 possíveis casos da doença no território brasileiro até a semana epidemiológica 53. A utilização de ferramentas para a prevenção e identificação de possíveis surtos pode ser útil para entidades responsáveis tomarem decisões sobre campanhas de prevenção. Além disso, a centralização dos dados de identificações do mosquito pode estimular a população a tomar medidas preventivas de eliminação dos pontos focais em suas residências. Este trabalho de conclusão de curso propõe uma plataforma para agregar os dados de identificações do mosquito Aedes aegypti feitas a partir de dispositivos móveis e dados meteorológicos para gerar visualizações e insights com potencial de ajudar na prevenção e controle da proliferação dos mosquitos e, consequentemente, de doenças como a dengue. Será apre sentada a modelagem de um sistema que tornará possível a integração de aplicativos que fazem a identificação do mosquito Aedes aegypti através de aprendizado de máquina. Por proporcionar uma integração em tempo real com os dados das identificações e pelas vi sualizações implementadas, o sistema desenvolvido neste trabalho mostra um potencial para ser utilizado como ferramenta principal no planejamento de ações de controle do mosquito. Também, foi validada a possibilidade de integração de um modelo preditivo para prever infestações do A. aegypti com base em identificações históricas e dados climáticos.Dengue fever is a disease that uses Aedes Aegypti mosquito as its transmission vector. Although it has a known set of conditions that favor the multiplication and spread of its transmitter, it continues making millions of victims every year around the world. Ac cording to the epidemiological bulletin Vol. 52 of January 2021 published by "Secretaria de Vigilância em Saúde", in 2020, 987.173 possible cases of dengue were registered in Brazilian’s territory by the epidemiological week number 53. The use of tools for preven tion and identification of possible outbreaks can be useful for entities that are responsible for making decisions about prevention and combat campaigns. In addition to that, central izing mosquito identification can encourage the population to take preventive measures to eliminate focal points in their homes and neighborhood. This work proposes a system to aggregate data from A. aegypti mosquito identifications made by mobile devices and meteorological data to generate visualizations that can lead to insights with the potential to help in the prevention and control of dengue. The modeling of the system that will make it possible to integrate with devices that make the identifications will be presented. We also validated the integration of a predictive model to predict outbreaks of A. aegypti based on previous identifications and weather data