SWEETS: um Sistema de Recomendação de Especialistas aplicado a uma plataforma de Gestão de Conhecimento

Abstract

As organizações, com o intuito de aumentarem o seu grau de competitividade no mercado, vêm a cada instante buscando novas formas de evoluir a produtividade e a qualidade dos produtos desenvolvidos, além da diminuição de custos – que está diretamente relacionada ao aumento do faturamento líquido. Para que tais objetivos possam ser alcançados é primordial explorar ao máximo o potencial de seus colaboradores e os possíveis relacionamentos que esses colaboradores têm uns com os outros, ou seja, encontrar e partilhar conhecimento tácito. Como o conhecimento tático está na mente das pessoas, é difícil de ser formalizado e documentado, por isso, o ideal seria identificar e recomendar a pessoa que detém  o conhecimento. Diante disso, a presente dissertação apresenta o Sistema de Recomendação de Especialistas SWEETS e a sua implantação no ambiente a.m.i.g.o.s., uma plataforma de gestão de conhecimento baseada em conceitos voltados às redes sociais. O SWEETS foi desenvolvido em duas versões, 1.0 e 2.0.     A versão 1.0, de forma pró-ativa, aproxima pessoas com especialidades em comum, ora pelos seus conhecimentos (perfil de escrita), ora pelos seus interesses (perfil de leitura). Já a versão 2.0 do SWEETS não atua de forma pró-ativa, ou seja, é necessário que haja a requisição de um usuário especialista em determinada área, e é baseada em folksonomia para extração de uma ontologia, fundamental para identificar as especialidades das pessoas de forma mais eficaz. Esta ontologia é refletida pela co-ocorrência das tags (conceitos) em relação aos itens (instâncias) e é independente de domínio – principal contribuição dessa dissertação. A implantação do SWEETS no a.m.i.g.o.s. visa trazer benefícios como: minimizar o problema de comunicação na corporação, prover um incentivo ao conhecimento social e partilhar conhecimento; proporcionando, assim, à empresa, a utilização mais eficaz dos conhecimentos de seus colaboradores.Palavras Chave: Sistemas de Recomendação, Redes Sociais Web, folsonomia e ontologia

    Similar works