Comparaçao do nível de auto-conceito e auto-estima do menor em situação de rua não-institucionalizado e institucionalizado da cidade de Curitiba

Orientador: Ricardo Weigert CoelhoMonografia (licenciatura) - Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Biológicas. Curso de Educação Físic

Musipath: um sistema para exploração de relacionamentos de artistas em redes de músicas / Musipath: a system for exploring artist relationships in music networks

A música é um dos principais elementos culturais de uma sociedade, sendo considerada como um fenômeno social, capaz de manter e ditar tradições em sociedades ao longo do tempo. A música não é apenas uma forma de entretenimento, mas está diretamente ligada com a formação de um indivíduo. Já economicamente, destaca-se o crescimento no uso de plataformas de streaming, responsáveis pelo crescimento no setor fonográfico. Estas plataformas se mantêm em contínua evolução, buscando melhorar a apresentação do conteúdo musical para os seus usuários. Neste contexto, este trabalho visa contribuir com o aprimoramento das plataformas de streaming por meio da proposta e desenvolvimento de um sistema que apresente possíveis soluções para problemas e limitações ocorrentes em players de música, facilitando a interação do usuário com artistas e músicas, e viabilizando a busca de relações entre músicas e artistas de seu interesse. Essas relações são construídas e exibidas para o usuário a partir de uma rede de artistas e músicas criada pelo sistema. O método utilizado para exibir relações de similaridade entre artistas foi baseado na criação de grafos que representam tal similaridade, tal que cada artista aparece ligado a um conjunto de artistas similares. Dessa forma, a rede de artistas e músicas criada pelo sistema pode ser explorada pelo usuário por meio dos grafos de cada artista, como também a partir de um sistema de recomendação de álbuns desenvolvido no sistema. O sistema foi avaliado com usuários reais e os resultados mostraram a utilidade dela

Geniculate artery pseudoaneurysm after arthroscopic knee surgery: Two case reports

Arthroscopy of the knee is a very safe surgical procedure, with relatively few complications. Here we present the cases of two patients submitted to arthroscopic surgery for partial meniscectomy and reconstruction of the anterior cruciate ligament with femoral transverse screw and tibial interference screw that developed a superior lateral genicular artery pseudoaneurysm. Doppler ultrasonography was performed for diagnostic purposes and the patients were treated by direct arterial suture. One patient developed a large haematoma requiring volemic replacement. These cases illustrate a rare, and not always benign vascular complication, in a minimally invasive arthroscopic surgery.A artroscopia do joelho é considerado um procedimento cirúrgico muito seguro, com um número relativamente pequeno de complicações. Relatamos o caso de dois pacientes do sexo masculino que foram submetidos à artroscopia de joelho (para meniscectomia parcial e reconstrução do ligamento cruzado anterior com parafuso transverso femoral e interferência tibial) que desenvolveram um pseudoaneurisma de artéria genicular superior lateral após o procedimento. A ultrassonografia com Doppler realizou o diagnóstico e os pacientes foram tratados cirurgicamente com ligadura arterial. Um paciente apresentou extenso hematoma na coxa e foi necessária reposição volêmica. Estes casos exemplificam uma complicação vascular rara, nem sempre benigna, em uma cirurgia minimamente invasiva do joelho.Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) Departamento de Ortopedia e TraumatologiaUniversidade de Santo Amaro Departamento de Ortopedia e Traumatologia Grupo de Cirurgia do JoelhoUNIFESP, Depto. de Ortopedia e TraumatologiaSciEL

Comparaçao do nível de auto-conceito e auto-estima do menor em situação de rua não-institucionalizado e institucionalizado da cidade de Curitiba

Orientador: Ricardo Weigert CoelhoMonografia (licenciatura) - Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Biológicas. Curso de Educação Físic

Generalization of association rules

Mineração de Dados é um processo de natureza iterativa e interativa responsável por identificar padrões em grandes conjuntos de dados, objetivando extrair conhecimento válido, útil e inovador a partir desses. Em Mineração de Dados, Regras de Associação é uma técnica que consiste na identificação de padrões intrínsecos ao conjunto de dados. Essa técnica tem despertado grande interesse nos pesquisadores de Mineração de Dados e nas organizações, entretanto, a mesma possui o inconveniente de gerar grande volume de conhecimento no formato de regras, dificultando a análise e interpretação dos resultados pelo usuário. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo principal generalizar e eliminar Regras de Associação não interessantes e/ou redundantes, facilitando, dessa maneira, a análise das regras obtidas com relação à compreensibilidade e tamanho do conjunto de regras. A generalização das Regras de Associação é realizada com o uso de taxonomias. Entre os principais resultados deste trabalho destacam-se a proposta e a implementação do algoritmo GART e do módulo computacional RulEE-GAR. O algoritmo GART (Generalization of Association Rules using Taxonomies - Generalização de Regras de Associação usando Taxonomias) utiliza taxonomias para generalizar Regras de Associação. Já o módulo RulEE-GAR, além de facilitar o uso do algoritmo GART durante a identificação de taxonomias e generalização de regras, provê funcionalidades para analisar as Regras de Associação generalizadas. Os experimentos realizados, neste trabalho, mostraram que o uso de taxonomias na generalização de Regras de Associação pode reduzir o volume de um conjunto de regras.Data Mining refers to the process of finding patterns in large data sets. The Association Rules in Data Mining try to identify intrinsic behaviors of the data set. This has motivated researchers of Data Mining and organizations. However, the Association Rules have the inconvenient of generating a great amount of knowledge in the form of rules. This makes the analysis and interpretation of the results difficult for the user. Taking this into account, the main objective of this research is the generalization and elimination of non-interesting and/or redundant Association Rules. This facilite the analysis of the rules with respect to the compreensibility and the size of the rule set. The generalization is realized using taxonomies. The main results of this research are the proposal and the implementation of the algorithm GART and of the computational module RulEE-GAR. The algorithm GART (Generalization of Association Rules using Taxonomies) uses taxonomies to generalize Association Rules. The module RulEE-GAR facilitates the use of the algorithm GART in the identification of taxonomies and generalization of rules and provide functionalities to the analysis of the generalized Association Rules. The results of experiments showed that the employment of taxonomies in the generalization of Association Rules can reduce the size of a rule set

Context-Aware Music Recommendation with Metadata Awareness and Recurrent Neural Networks

Day by day, music streaming services grow the volume of data on the internet. To help the users to find songs that fit their interests, music recommender systems can be used to filter a large number of songs according to the preference of the user. However, the context in which the users listen to songs must be taken into account, which justifies the usage of context-aware recommender systems. Although there are some works about context-aware music recommender systems, there is a lack of automatic techniques for extracting contextual information for these systems. Thus, the goal of this work is to propose two methods to acquire contextual information (represented by embeddings) for each song, given the sequence of songs that each user has listened to. The first method, called Metadata-Aware, uses tags and genres to enrich the embeddings with additional information. The second method, called Dual Recurrent Neural Network, uses such a network to improve the embeddings generated from long sequences of songs. The embeddings generated by both methods were evaluated with four context-aware music recommender systems in two datasets. The results showed that the embeddings, obtained by our proposals, present better results than the state-of-the-art method proposed in the literature (in some cases with gains of more than 100 %). Finally, the experiments also showed that our second method provides better results than the first one

Using Opinion Mining in Context-Aware Recommender Systems: A Systematic Review

Recommender systems help users by recommending items, such as products and services, that can be of interest to these users. Context-aware recommender systems have been widely investigated in both academia and industry because they can make recommendations based on a user’s current context (e.g., location and time). Moreover, the advent of Web 2.0 and the growing popularity of social and e-commerce media sites have encouraged users to naturally write texts describing their assessment of items. There are increasing efforts to incorporate the rich information embedded in user’s reviews/texts into the recommender systems. Given the importance of this type of texts and their usage along with opinion mining and contextual information extraction techniques for recommender systems, we present a systematic review on the recommender systems that explore both contextual information and opinion mining. This systematic review followed a well-defined protocol. Its results were based on 17 papers, selected among 195 papers identified in four digital libraries. The results of this review give a general summary of the current research on this subject and point out some areas that may be improved in future primary works

Paisagem, Espaço e Território

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