Uma arquitetura para hipermídia adaptativa baseada em recursos da Web Semântica

The cognitive overload is one of the undesired effects of the web development. Hypermedia systems can help to solve this problem, by generating personalized results. This paper describes an architecture for Adaptive Hypermedia applications based on Semantic Web resources. The main goal of this proposal is to observe and describe the advantages that could be obtained with a semantic based application description and with improved interaction possibilities. The high flexibility to generate adaptations and facilities for semantic content annotation are some of the advantages of this architecture.A sobrecarga cognitiva é um dos efeitos não desejados que resultam do grande desenvolvimento da Web. Sistemas de Hipermídia Adaptativa possibilitam minimizar este problema, proporcionando ao usuário resultados personalizados. Este documento descreve uma arquitetura para aplicações de Hipermídia Adaptativa baseada em recursos da Web Semântica. O principal objetivo da proposta é observar vantagens que podem ser obtidas a partir da descrição da aplicação com recursos de semântica e com possibilidades maiores de interação. Algumas destas são a flexibilidade para a geração de adaptações e facilidades para a anotação semântica de conteúdos

A Revista de Informática Teórica e Aplicada e as tecnologias de informação

Este artigo apresenta uma breve visão da história da Revista em relação às Tecnologias da Informação, descreve as ações que estão sendo tomadas para incrementar sua participação na comunidade acadêmica de Ciência da Computação utilizando-se das possibilidades da Web, e descreve as próximas funcionalidades que serão desenvolvidas

Universality in Bibliometrics

Many discussions have enlarged the literature in Bibliometrics since the Hirsh proposal, the so called $h$-index. Ranking papers according to their citations, this index quantifies a researcher only by its greatest possible number of papers that are cited at least $h$ times. A closed formula for $h$-index distribution that can be applied for distinct databases is not yet known. In fact, to obtain such distribution, the knowledge of citation distribution of the authors and its specificities are required. Instead of dealing with researchers randomly chosen, here we address different groups based on distinct databases. The first group is composed by physicists and biologists, with data extracted from Institute of Scientific Information (ISI). The second group composed by computer scientists, which data were extracted from Google-Scholar system. In this paper, we obtain a general formula for the $h$-index probability density function (pdf) for groups of authors by using generalized exponentials in the context of escort probability. Our analysis includes the use of several statistical methods to estimate the necessary parameters. Also an exhaustive comparison among the possible candidate distributions are used to describe the way the citations are distributed among authors. The $h$-index pdf should be used to classify groups of researchers from a quantitative point of view, which is meaningfully interesting to eliminate obscure qualitative methods.Comment: To appear in Physica A (8 pages, 6 figures and 2 tables

Weaving Social Networking Principles into Web Services Functioning

International audienc