Recommendation of Tourism Resources Supported by Crowdsourcing

Context-aware recommendation of personalised tourism resources is possible because of personal mobile devices and powerful data filtering algorithms. The devices contribute with computing capabilities, on board sensors, ubiquitous Internet access and continuous user monitoring, whereas the filtering algorithms provide the ability to match the profile (interests and the context) of the tourist against a large knowledge bases of tourism resources. While, in terms of technology, personal mobile devices can gather user-related information, including the user context and access multiple data sources, the creation and maintenance of an updated knowledge base of tourism-related resources requires a collaborative approach due to the heterogeneity, volume and dynamic nature of the resources. The current PhD thesis aims to contribute to the solution of this problem by adopting a Crowdsourcing approach for the collaborative maintenance of the knowledge base of resources, Trust and Reputation for the validation of uploaded resources as well as publishers, Big Data for user profiling and context-aware filtering algorithms for the personalised recommendation of tourism resources.

Emissões de carbono: caracterização do perfil de emissões de gases de efeito de estufa associadas à Monteiro, Ribas - Embalagens Flexíveis, S.A.

A presente dissertação tem como principal objectivo estimar as emissões de carbono resultantes das actividades da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A. A realização do inventário de gases de efeito estufa permite que a Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A, identifique quais as suas fontes emissoras e quantifique as emissões de gases de efeito estufa, permitindo criar estratégias de redução das mesmas. A elaboração do inventário foi fundamentada nas directrizes do Greenhouse Gas Protocol, obedecendo aos princípios de relevância, integrabilidade, consistência, transparência e exactidão. A metodologia adoptada utiliza factores de emissão documentados para efectuar o cálculo das emissões de gases de efeito de estufa (GEE). Estes factores são rácios que relacionam as emissões de GEE com dados de actividade específicos para cada fonte de emissão. Como emissões directas (âmbito 1), foram quantificadas as emissões provenientes do uso de gás natural nas caldeiras, consumo de vapor e de água quente, e as emissões do veículo comercial da empresa. Como emissões indirectas de âmbito 2, incluem-se as resultantes da electricidade consumida. As emissões indirectas estimadas de âmbito 3 referem-se, no caso em estudo, ao transporte de resíduos, ao deslocamento de funcionários para a empresa e às viagens de negócio. Face ao tipo de emissões identificadas, criou-se uma ferramenta de cálculo que contém todos os valores de factores de emissão que podem ser utilizados em função das características específicas dos dados de actividade relativos às várias fontes emissoras da Empresa. Esta ferramenta permitirá, no futuro, aperfeiçoar o cálculo das emissões, a partir de uma melhor sistematização da informação disponível. Com este trabalho também foi possível identificar a necessidade de recolher e organizar alguma informação complementar à já existente. O ano base considerado foi 2011. Os resultados obtidos mostram que, neste ano, as actividades da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A serão responsáveis pela emissão de 2968,6 toneladas de CO2e (dióxido de carbono equivalente). De acordo com a Decisão 2007/589/CE da Comissão de 18 de Julho de 2007 conclui-se que a Monteiro, Ribas Embalagens e Flexíveis S.A. se enquadra na categoria de instalações com baixo níveis de emissões pois as suas emissões médias anuais são inferiores a 25000 toneladas de CO2e. Conclui-se que a percentagem maior das emissões estimadas (50,7 %) é proveniente do consumo de electricidade (emissões indirectas, âmbito 2), seguida pelo consumo de gás natural (emissões directas) que representa 39,4% das emissões. Relacionando os resultados obtidos com a produção total da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A, em 2011, obtém-se o valor de 0,65 kg de CO2e por cada quilograma de produto final. Algumas das fontes emissoras identificadas não foram incorporadas no inventário da empresa, nomeadamente o transporte das matérias-primas e dos produtos. Isto deve-se ao facto de não ter sido possível compilar a informação necessária, em tempo útil. Apesar de se tratar de emissões indirectas de âmbito 3, consideradas opcionais, recomenda-se que num próximo trabalho deste tipo, essas emissões possam vir a ser quantificadas. As principais incertezas associadas às estimativas de emissão dizem respeito aos dados de actividade uma vez que foi a primeira vez que a empresa realizou um inventário de gases de efeito de estufa. Há informações mais específicas sobre os dados de actividade que a empresa dispõe e que poderá, de futuro, sistematizar de uma forma mais adequada para a sua utilização com este fim.

Indexação e pesquisa de informação com base em ontologias interligadas

Tecnologias da Web Semântica como RDF, OWL e SPARQL sofreram nos últimos anos um forte crescimento e aceitação. Projectos como a DBPedia e Open Street Map começam a evidenciar o verdadeiro potencial da Linked Open Data. No entanto os motores de pesquisa semânticos ainda estão atrasados neste crescendo de tecnologias semânticas. As soluções disponíveis baseiam-se mais em recursos de processamento de linguagem natural. Ferramentas poderosas da Web Semântica como ontologias, motores de inferência e linguagens de pesquisa semântica não são ainda comuns. Adicionalmente a esta realidade, existem certas dificuldades na implementação de um Motor de Pesquisa Semântico. Conforme demonstrado nesta dissertação, é necessária uma arquitectura federada de forma a aproveitar todo o potencial da Linked Open Data. No entanto um sistema federado nesse ambiente apresenta problemas de performance que devem ser resolvidos através de cooperação entre fontes de dados. O standard actual de linguagem de pesquisa na Web Semântica, o SPARQL, não oferece um mecanismo para cooperação entre fontes de dados. Esta dissertação propõe uma arquitectura federada que contém mecanismos que permitem cooperação entre fontes de dados. Aborda o problema da performance propondo um índice gerido de forma centralizada assim como mapeamentos entre os modelos de dados de cada fonte de dados. A arquitectura proposta é modular, permitindo um crescimento de repositórios e funcionalidades simples e de forma descentralizada, à semelhança da Linked Open Data e da própria World Wide Web. Esta arquitectura trabalha com pesquisas por termos em linguagem natural e também com inquéritos formais em linguagem SPARQL. No entanto os repositórios considerados contêm apenas dados em formato RDF. Esta dissertação baseia-se em múltiplas ontologias partilhadas e interligadas.

Desenho e implementação de um data warehouse para a empresa AdClick

Esta dissertação incide sobre a problemática da construção de um data warehouse para a empresa AdClick que opera na área de marketing digital. O marketing digital é um tipo de marketing que utiliza os meios de comunicação digital, com a mesma finalidade do método tradicional que se traduz na divulgação de bens, negócios e serviços e a angariação de novos clientes. Existem diversas estratégias de marketing digital tendo em vista atingir tais objetivos, destacando-se o tráfego orgânico e tráfego pago. Onde o tráfego orgânico é caracterizado pelo desenvolvimento de ações de marketing que não envolvem quaisquer custos inerentes à divulgação e/ou angariação de potenciais clientes. Por sua vez o tráfego pago manifesta-se pela necessidade de investimento em campanhas capazes de impulsionar e atrair novos clientes. Inicialmente é feita uma abordagem do estado da arte sobre business intelligence e data warehousing, e apresentadas as suas principais vantagens as empresas. Os sistemas business intelligence são necessários, porque atualmente as empresas detêm elevados volumes de dados ricos em informação, que só serão devidamente explorados fazendo uso das potencialidades destes sistemas. Nesse sentido, o primeiro passo no desenvolvimento de um sistema business intelligence é concentrar todos os dados num sistema único integrado e capaz de dar apoio na tomada de decisões. É então aqui que encontramos a construção do data warehouse como o sistema único e ideal para este tipo de requisitos. Nesta dissertação foi elaborado o levantamento das fontes de dados que irão abastecer o data warehouse e iniciada a contextualização dos processos de negócio existentes na empresa. Após este momento deu-se início à construção do data warehouse, criação das dimensões e tabelas de factos e definição dos processos de extração e carregamento dos dados para o data warehouse. Assim como a criação das diversas views. Relativamente ao impacto que esta dissertação atingiu destacam-se as diversas vantagem a nível empresarial que a empresa parceira neste trabalho retira com a implementação do data warehouse e os processos de ETL para carregamento de todas as fontes de informação. Sendo que algumas vantagens são a centralização da informação, mais flexibilidade para os gestores na forma como acedem à informação. O tratamento dos dados de forma a ser possível a extração de informação a partir dos mesmos.

DITRANS - a multi-agent system for integrated diagnosis of power transformers

This paper describes the development and the implementation of a multi-agent system for integrated diagnosis of power transformers. The system is divided in layers which contain a number of agents performing different functions. The social ability and cooperation between the agents lead to the final diagnosis and to other relevant conclusions through integrating various monitoring technologies, diagnostic methods and data sources, such as the dissolved gas analysis.

Recomendação de conteúdos multimédia

A quantidade e variedade de conteúdos multimédia actualmente disponíveis cons- tituem um desafio para os utilizadores dado que o espaço de procura e escolha de fontes e conteúdos excede o tempo e a capacidade de processamento dos utilizado- res. Este problema da selecção, em função do perfil do utilizador, de informação em grandes conjuntos heterogéneos de dados é complexo e requer ferramentas específicas. Os Sistemas de Recomendação surgem neste contexto e são capazes de sugerir ao utilizador itens que se coadunam com os seus gostos, interesses ou necessidades, i.e., o seu perfil, recorrendo a metodologias de inteligência artificial. O principal objectivo desta tese é demonstrar que é possível recomendar em tempo útil conteúdos multimédia a partir do perfil pessoal e social do utilizador, recorrendo exclusivamente a fontes públicas e heterogéneas de dados. Neste sen- tido, concebeu-se e desenvolveu-se um Sistema de Recomendação de conteúdos multimédia baseado no conteúdo, i.e., nas características dos itens, no historial e preferências pessoais e nas interacções sociais do utilizador. Os conteúdos mul- timédia recomendados, i.e., os itens sugeridos ao utilizador, são provenientes da estação televisiva britânica, British Broadcasting Corporation (BBC), e estão classificados de acordo com as categorias dos programas da BBC. O perfil do utilizador é construído levando em conta o historial, o contexto, as preferências pessoais e as actividades sociais. O YouTube é a fonte do histo- rial pessoal utilizada, permitindo simular a principal fonte deste tipo de dados - a Set-Top Box (STB). O historial do utilizador é constituído pelo conjunto de vídeos YouTube e programas da BBC vistos pelo utilizador. O conteúdo dos vídeos do YouTube está classificado segundo as categorias de vídeo do próprio YouTube, sendo efectuado o mapeamento para as categorias dos programas da BBC. A informação social, que é proveniente das redes sociais Facebook e Twit- ter, é recolhida através da plataforma Beancounter. As actividades sociais do utilizador obtidas são filtradas para extrair os filmes e séries que são, por sua vez, enriquecidos semanticamente através do recurso a repositórios abertos de dados interligados. Neste caso, os filmes e séries são classificados através dos géneros da IMDb e, posteriormente, mapeados para as categorias de programas da BBC. Por último, a informação do contexto e das preferências explícitas, através da classificação dos itens recomendados, do utilizador são também contempladas. O sistema desenvolvido efectua recomendações em tempo real baseado nas actividades das redes sociais Facebook e Twitter, no historial de vídeos Youtube e de programas da BBC vistos e preferências explícitas. Foram realizados testes com cinco utilizadores e o tempo médio de resposta do sistema para criar o conjunto inicial de recomendações foi 30 s. As recomendações personalizadas são geradas e actualizadas mediante pedido expresso do utilizador.

Tendências no Twitter

Atualmente as redes sociais fazem parte do dia a dia das pessoas, sendo que para muitas delas essas plataformas tornaram-se imprescindíveis. Quer seja por mera curiosidade ou por uma necessidade imperiosa de partilhar com o mundo as suas ideias ou pensamentos, a verdade é que as pessoas utilizam cada vez mais as redes sociais. O trabalho descrito neste documento pretende explorar uma dessas redes sociais, o Twitter, mais propriamente através do estudo das suas tendências do momento ou trending topics que são expressões referidas pelos utilizadores a uma taxa superior em comparação com outras. São descritas algumas das características do Twitter e dos recursos disponíveis para programadores. Para além do estudo detalhado do Twitter, são extraídos dados de diversas fontes, destacando-se o próprio Twitter, mas também outras plataformas e jornais online. Posteriormente é feita a análise desses dados através da verificação da evolução das tendências ao longo do tempo nos diversos locais em estudo e ainda através do cruzamento de dados das várias fontes de dados, com análise dos resultados obtidos. Na análise efetuada são analisadas as tendências considerando algumas métricas, a sua globalidade, a relação das tendências com tópicos dos jornais online e ainda a sua periodicidade.

Partilha de Pontos de Interesse, Vídeos e Experiências Sensoriais Baseada no Contexto do Utilizador

A evolução tecnológica das últimas décadas na área das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) contribuiu para a proliferação de fontes de informação e de sistemas de partilha de recursos. As diversas redes sociais são um exemplo paradigmático de sistemas de partilha tanto de informação como de recursos (e.g. audiovisuais). Essa abundância crescente de recursos e fontes aumenta a importância de sistemas capazes de recomendar em tempo útil recursos personalizados, tendo por base o perfil e o contexto do utilizador. O objetivo deste projeto é partilhar e recomendar locais, artigos e vídeos em função do contexto do utilizador assim como proporcionar uma experiência mais rica de reprodução dos vídeos partilhados, simulando as condições de gravação dos vídeos. Este sistema teve como inspiração dois projetos anteriormente desenvolvidos de partilha e recomendação de locais, artigos e vídeos turísticos em função da localização do utilizador. O sistema desenvolvido consiste numa aplicação distribuída composta por um módulo cliente Android, que inclui a interface com o utilizador e o consumo direto de serviços externos de suporte, e um módulo servidor que controla o acesso à base de dados central e inclui o serviço de recomendação baseado no contexto do utilizador. A comunicação entre os módulos cliente e servidor utiliza um protocolo do nível de aplicação dedicado. As recomendações geradas pelo sistema têm por base o perfil de utilizador, informação contextual (posição do utilizador, data e hora atual e velocidade atual do utilizador) e podem ser geradas a pedido do utilizador ou automaticamente, caso sejam encontrados pontos de interesse de grande relevância para o utilizador. Os pontos de interesse recomendados são apresentados com recurso ao Google Maps, incluindo o período de funcionamento, artigos complementares e a reprodução imersiva dos vídeos relacionados. Essa imersão tem em consideração as condições meteorológicas, temporais e espaciais aquando da gravação do vídeo.

Um estudo sobre geometria no 1.º ciclo: simetria em figuras planas

Este estudo insere-se no âmbito da Geometria e pretende compreender a influência dos recursos didáticos utilizados no reconhecimento de propriedades e relações geométricas em figuras planas. De acordo com o objetivo do estudo formulamos duas questões orientadoras que se articulam entre si. - Que fragilidades apresentam os alunos, no reconhecimento de propriedades geométricas em figuras planas? - Que contributos resultam da utilização de materiais manipuláveis, na visualização espacial e investigação de propriedades geométricas? Com este estudo pretendemos reunir informação que contribua para aprofundar o conhecimento sobre o raciocínio geométrico dos alunos. Em termos metodológicos segue um método de investigação misto, com recolha de informação qualitativa de natureza interpretativa e quantitativa, na modalidade de estudo de caso. A recolha de dados foi realizada numa turma de 4.º ano do ensino básico onde foi desenvolvida a experiência didática. A informação recolhida resultou da observação direta e as fontes dos dados foram as produções dos alunos, as notas de campo, registos fotográficos, vídeo e áudio. A docente assumiu o papel de investigadora e orientadora das tarefas propostas aos alunos tendo estes desempenhado um papel ativo na construção do seu próprio conhecimento. Os resultados obtidos permitem evidenciar as fragilidades dos alunos no reconhecimento de propriedades geométricas de figuras planas em diferentes posições. Destacam ainda os contributos da utilização da Mira e do Tangram, no estudo da simetria e no desenvolvimento da visualização espacial para a concretização de aprendizagens concretas, motivadoras e significativas.