Modelagem de usuários com redes bayesianas

“Um dos grandes objetivos da Inteligência Artificial é buscar a solução deproblemas mesmo em face da incerteza das diversas evidências que levariam à umasolução. Uma das teorias que nos auxiliam na busca deste tipo de solução é a estatísticaBayesiana que interpreta a probabilidade como o grau de certeza de um evento. Os métodosbayesianos nos permitem representar quantitativamente esse grau de certeza sobre asincertezas e manipular essas representações segundo as leis da probabilidade clássica.O teorema de Bayes é de grande importância para o cálculo de probabilidades.Quando melhor compreendido, o teorema mostra-se como a lei fundamental que governa oprocesso de inferência, visto que o mesmo pode ser entendido como a base para analisar umconjunto de informações disponíveis e chegar a uma conclusão objetiva, expressanumericamente.A estatística Bayesiana tem origem no nome de Thomas Bayes, mas na verdade foio matemático francês Pierre Simon de LaPlace (1812) quem desenvolveu o teorema naforma como ele é conhecido e utilizado atualmente.O teorema de Bayes é um método quantitativo para a revisão de probabilidadesconhecidas, com base em nova informação amostral. As Redes Bayesianas são redes deconhecimento através de grafos direcionados acíclicos onde os nós representam variáveisaleatórias com medidas de incerteza associadas e os arcos representam a interdependênciadestas variáveis e possuem uma quantificação da força deste relacionamento. Nessas redes,podemos calcular a probabilidade de um evento ocorrer condicionado à ocorrência deoutro.” [CAR 99]

Estratégias de Governo para Promover o Desenvolvimento de Software Livre

Este artigo apresenta nossa visão sobre estratégias de governo para promover o desenvolvimento de Software Livre. Esta visão é baseada nas nossas atividades de pesquisa e nas experiências práticas em trabalhar com desenvolvimento de Software Livre. Este artigo também descreve suscintamente porque é importante usar Software Livre e como o seu modelo econômico parece funcionar

Um modelo para a descoberta de regras de associação aplicado à mineração do uso da web

As regras de associação (RA's) são padrões descritivos que representam a probabilidade de um conjunto de itens aparecer em uma transação visto que outro conjuntoestá 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. Este trabalho descreve um modelopara a extração de regras de associação aplicado ao uso da Web o qual caracteriza-se por enfocar as etapas do processo de descoberta do conhecimento desde a obtenção dos dadosaté a apresentação das regras obtidas ao analista, considerando características específicas do domínio

Um modelo para a descoberta de regras de associação aplicado à mineração do uso da web

As regras de associação (RA's) são padrões descritivos que representam a probabilidade de um conjunto de itens aparecer em uma transação visto que outro conjuntoestá 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. Este trabalho descreve um modelopara a extração de regras de associação aplicado ao uso da Web o qual caracteriza-se por enfocar as etapas do processo de descoberta do conhecimento desde a obtenção dos dadosaté a apresentação das regras obtidas ao analista, considerando características específicas do domínio

An Implementation of the GRAND Hierarchical Application Management Model using the ISAM/EXEHDA system

Abstract. Several works on grid computing have been proposed in the last years. However, most of them, including available software, can not deal properly with some issues related to control of applications that spread a very large number of tasks across the grid network. The GRAND (Grid Robust Application Deployment) model is a step toward dealing with these kinds of applications. GRAND is an architectural model based on partitioning and hierarchical submission and control of such applications. It can control the execution of a huge number of distributed tasks preserving data locality while reducing the load of the submit machines. GRAND also offers a simple, but yet powerful, application description language, GRID-ADL (Grid Application Description Language). This paper presents a prototype implemented using the ISAM/EXEHDA system, which implements some of the main functionalities of the GRAND model. 1

Distributed OR Scheduling with Granularity Information

Logic Programming has some implicit sources of parallelism as OR parallelism that facilitates the automatic parallelization. There are several parallel logic systems (PLPS) that exploit only OR parallelism but most part consider shared memory in its design. Few distributed implementations exist. PLoSys is an example of this kind of distributed implementation of parallel Prolog. This paper presents a proposal of granularity control for parallel logic system and the possible enhancement in PLoSys OR parallel system concerning scheduling using granularity information. Scheduling is one of the most important part in a distributed system since it decides the task attribution to processing elements and the execution order of each task. Several performance measures could be optimized in this allocation process

SIX DEGREES OF SEPARATION TO IMPROVE ROUTING IN OPPORTUNISTIC NETWORKS

ABSTRAC

PRISER: Managing Notification in Multiples Devices with Data Privacy Support

With the growing number of mobile devices receiving daily notifications, it is necessary to manage the variety of information produced. New smart devices are developed every day with the ability to generate, send, and display messages about their status, data, and information about other devices. Consequently, the number of notifications received by a user is increasing and their tolerance may decrease in a short time. With this, it is necessary to develop a management system and notification controls. In this context, this work proposes a notification and alert management system called PRISER. Its focus is on user profiles and environments, applying data privacy criteria