Especificação formal e implementação de um protótipo para a linguagem paralog

Orientador: Martin A. MusicanteDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paran

PDDM: A Database Design Method for Polyglot Persistence

Databases by Web 2.0 has revealed the limitations of the relational model related to scalability. This led to the emergence of NoSQL databases, with data storage models other than relational ones. These databases propose solutions to such limitations through horizontal scalability and partially compromise data consistency. The combination of multiple data models, called polyglot persistence, extends these solutions by providing resources for the implementation of complex systems that have components with distinct requirements that would not be possible by the use of only one data model in a satisfactory way. However, there are no consolidated methods for the NoSQL database design and neither methods for design systems that apply the polyglot persistence. This work proposes a database design method applied to systems that use polyglot persistence, combining different data models. This method can be applied to the relational model and aggregate-oriented NoSQL data models. The method defines a set of sub-steps based on the existing concepts of database design. The goal is to define a formal process to assist in defining the data models to be used and to transform the conceptual design into a logical design. The method application is demonstrated in some test cases, in order to show its results and applicability for later execution of the physical design of these databases

New Perspectives for NoSQL Database Design: A Systematic Review

The use of NoSQL databases has increasingly become a trend in software development, mainly due to the expansion of Web 2.0 systems. However, there is not yet a standard to be used for the design of this type of database even with the growing number of studies related to this subject. This paper presents a systematic review looking for new trends regarding strategies used in this context. The result of this process demonstrates that there are still few methodologies for the NoSQL database design and there are no design methodologies capable of working with polyglot persistence

Hierarchical Classification Using Evolutionary Strategy

Hierarchical classification is a problem with applications in many areas as protein function prediction where the dates are hierarchically structured. Therefore, it is necessary the development of algorithms able to induce hierarchical classification models. This paper presents experimenters using the algorithm for hierarchical classification called Hierarchical Classification using Evolutionary Strategy (HC-ES). It was tested in eight datasets the G-Protein-Coupled Receptor (GPCR) and Enzyme Commission Codes (EC). The results are compared with other hierarchical classifier using the distance and hF-Measure

Análise dos Perfis de Alunos do Ensino Superior sobre a Realização de Aulas na Modalidade a Distância Durante Pandemia da Covid-19 Usando Algoritmos de Aprendizagem de Máquina

Este artigo propõe analisar perfis de alunos do ensino superior sobre o ensino na modalidade a distância durante a pandemia da Covid-19 usando mineração de dados. A metodologia de pesquisa utilizada foi exploratória composta por 5 fases: entendimento do problema, construção de um formulário para coleta de dados, pré-processamento dos dados, aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina e avaliação dos resultados. Os resultados encontrados identificaram grupos de alunos com características distintas contendo diferentes opiniões sobre a aplicação do ensino a distância. Foi possível classificar os perfis dos alunos por meio de uma análise dos atributos mais relevantes em cada um dos grupos

Análise Qualitativa dos Métodos de LPS para a Modelagem de um Sistema de FAQ

A linha de produto de software (LPS) permite melhorias consideráveis no desenvolvimento de sistemas, tais como: redução de custos, aumento da produção, qualidade do produto e satisfação do consumidor. Para atender as necessidades dessa abordagem, surgiram métodos que auxiliam na modelagem e codificação das aplicações. Este artigo explora por meio de uma análise qualitativa, os três métodos mais utilizados na literatura: FODA, FAST e PLUS, para assim propor um método a ser utilizado no desenvolvimento de um FAQ baseado em Linhas de Produto

Dimensionality Reduction Approach using Attributes Extraction and Attributes Selection in Gene Expression Databases

The gene expression databases are formed by a high number of attributes. To deal with this amount, data dimensionality reduction is used in order to minimize the volume of data to be treated regarding the number of attributes, and to increase the generalization capability of learning methods by eliminating irrelevant and/or redundant data. This paper proposes an approach to means of dimensionality reduction, which joins attribute extraction and attributes selection. For this, we used the Random Projection method and the filter and wrapper approaches for the attribute selection. The experiments are realized in five gene expression microarray databases. The results of the experiments showed that join of those approaches can provide promising results

Aplicação da Análise de Sentimento para Avaliar Mensagens Significativas em um Ambiente Colaborativo: um estudo de caso no ambiente Collabora

Este artigo apresenta a aplicação da análise de sentimentos em uma base de dados que contém mensagens em chats de atividades realizadas por alunos no objeto virtual de aprendizagem colaborativa Collabora. A implementação das etapas para avaliar as mensagens significativas foi em linguagem Python com o uso de duas ferramentas de análise de sentimentos (NTLK e spaCy). Os dados processados pelas ferramentas foram comparados entre eles e aplicados ao cálculo de colaboração, reformulado do trabalho de Ishikawa (2018), a fim de criar uma métrica a partir das mensagens com sentimentos. O resultado permitiu verificar que o sentimento total das mensagens do grupo ou do aluno, podem refletir no comprometimento do aluno com a disciplina ou exercício proposto

Objeto digital de aprendizagem fundamentado em um modelo hierárquico para o ensino de segurança alimentar às pessoas com deficiência intelectual

Este artigo descreve um objeto digital de aprendizagem fundamentado no modelo hierárquico de Gagné para o ensino de Segurança Alimentar às pessoas com deficiência intelectual (DI). O modelo hierárquico permitiu ao objeto conter um conjunto de atividades para o acompanhamento do ensino e aprendizagem do aluno em fases e de forma gradual. As atividades elaboradas consideram as características dos alunos com DI, que foram identificadas por meio da coleta de dados realizada em uma escola da modalidade de educação especial, em um município do estado do Paraná, na turma de informática. Como resultado o objeto permitiu conduzir o ensino e aprendizagem dos alunos investigando seu conhecimento prévio sobre o assunto e ampliando o conhecimento sobre o tema de forma progressiva

Uso da Visualização de Informação na Metanálise: um Estudo de Caso na Agronomia

A metanálise é uma técnica probabilística que agrupa os resultados de diversos estudos que abordam o mesmo assunto e produz um resultado que resume o todo. Os resultados são exibidos em forma gráfica sem proporcionar interatividade com o usuário. Para que se possa obter uma análise exploratória visual dos resultados mais satisfatórios, existem as técnicas de visualização de informação que são aplicadas para mapear os dados em forma gráfica com o objetivo de ampliar a cognição do usuário. Este artigo executa a aplicação da técnica de visualização de informação hierárquica bifocal tree, para melhor representar o gráfico forest plot, obtido pelo Software R como resultado da metanálise.Palavras-chave: Bifocal Tree, Técnica de Visualização de Informação Hierárquica, Metanálise