Sistema de recomendação para condutores de veículos eléctricos

Tratando-se do próximo grande passo na evolução da indústria automóvel, os veículos eléctricos continuam a apresentar limitações de autonomia, associando-se a esta limitação tempos de carregamento muito alargados, poucos pontos de carregamento e redes eléctricas inteligentes muito embrionárias. Neste contexto exige-se aos condutores um planeamento muito rigoroso da utilização diária do veículo. Neste trabalho é apresentado um sistema de informação que pretende ajudar o condutor na utilização diária do seu veículo eléctrico, minimizando o problema da ansiedade de alcance através do controlo contínuo da autonomia do veículo e da apresentação atempada de informação relevante sobre os pontos de carregamento disponíveis no seu raio de alcance. Dado o sucesso dos sistemas de recomendação, no encaminhamento automático da informação desejada em diversos domínios, esse princípio pode ser aplicado ao problema em causa com o objectivo de maximizar a relevância da informação apresentada ao condutor, a qual deverá ser a estritamente necessária para ele tomar as suas decisões, devendo toda a restante ser filtrada.

Reputação e recomendação como serviços para transportes públicos

Projecto Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Sistema de recomendação para plataformas de e-learning

O aumento do número de recursos digitais disponíveis dificulta a tarefa de pesquisa dos recursos mais relevantes, no sentido de se obter o que é mais relevante. Assim sendo, um novo tipo de ferramentas, capaz de recomendar os recursos mais apropriados às necessidades do utilizador, torna-se cada vez mais necessário. O objetivo deste trabalho de I&D é o de implementar um módulo de recomendação inteligente para plataformas de e-learning. As recomendações baseiam-se, por um lado, no perfil do utilizador durante o processo de formação e, por outro lado, nos pedidos efetuados pelo utilizador, através de pesquisas [Tavares, Faria e Martins, 2012]. O e-learning 3.0 é um projeto QREN desenvolvido por um conjunto de organizações e tem com objetivo principal implementar uma plataforma de e-learning. Este trabalho encontra-se inserido no projeto e-learning 3.0 e consiste no desenvolvimento de um módulo de recomendação inteligente (MRI). O MRI utiliza diferentes técnicas de recomendação já aplicadas noutros sistemas de recomendação. Estas técnicas são utilizadas para criar um sistema de recomendação híbrido direcionado para a plataforma de e-learning. Para representar a informação relevante, sobre cada utilizador, foi construído um modelo de utilizador. Toda a informação necessária para efetuar a recomendação será representada no modelo do utilizador, sendo este modelo atualizado sempre que necessário. Os dados existentes no modelo de utilizador serão utilizados para personalizar as recomendações produzidas. As recomendações estão divididas em dois tipos, a formal e a não formal. Na recomendação formal o objetivo é fazer sugestões relacionadas a um curso específico. Na recomendação não-formal, o objetivo é fazer sugestões mais abrangentes onde as recomendações não estão associadas a nenhum curso. O sistema proposto é capaz de sugerir recursos de aprendizagem, com base no perfil do utilizador, através da combinação de técnicas de similaridade de palavras, um algoritmo de clustering e técnicas de filtragem [Tavares, Faria e Martins, 2012].

Sistema de recomendação e personalização de televisão

Com a expansão da Televisão Digital e a convergência entre os meios de difusão convencionais e a televisão sobre IP, o número de canais disponíveis tem aumentado de forma gradual colocando o espectador numa situação de difícil escolha quanto ao programa a visionar. Sobrecarregados com uma grande quantidade de programas e informação associada, muitos espectadores desistem sistematicamente de ver um programa e tendem a efectuar zapping entre diversos canais ou a assistir sempre aos mesmos programas ou canais. Diante deste problema de sobrecarga de informação, os sistemas de recomendação apresentam-se como uma solução. Nesta tese pretende estudar-se algumas das soluções existentes dos sistemas de recomendação de televisão e desenvolver uma aplicação que permita a recomendação de um conjunto de programas que representem potencial interesse ao espectador. São abordados os principais conceitos da área dos algoritmos de recomendação e apresentados alguns dos sistemas de recomendação de programas de televisão desenvolvidos até à data. Para realizar as recomendações foram desenvolvidos dois algoritmos baseados respectivamente em técnicas de filtragem colaborativa e de filtragem de conteúdo. Estes algoritmos permitem através do cálculo da similaridade entre itens ou utilizadores realizar a predição da classificação que um utilizador atribuiria a um determinado item (programa de televisão, filme, etc.). Desta forma é possível avaliar o nível de potencial interesse que o utilizador terá em relação ao respectivo item. Os conjuntos de dados que descrevem as características dos programas (título, género, actores, etc.) são armazenados de acordo com a norma TV-Anytime. Esta norma de descrição de conteúdo multimédia apresenta a vantagem de ser especificamente vocacionada para conteúdo audiovisual e está disponível livremente. O conjunto de recomendações obtidas é apresentado ao utilizador através da interacção com uma aplicação Web que permite a integração de todos os componentes do sistema. Para validação do trabalho foi considerado um dataset de teste designado de htrec2011-movielens-2k e cujo conteúdo corresponde a um conjunto de filmes classificados por diversos utilizadores num ambiente real. Este conjunto de filmes possui, para além da classificações atribuídas pelos utilizadores, um conjunto de dados que descrevem o género, directores, realizadores e país de origem. Para validação final do trabalho foram realizados diversos testes dos quais o mais relevante correspondeu à avaliação da distância entre predições e valores reais e cujo objectivo é classificar a capacidade dos algoritmos desenvolvidos preverem com precisão as classificações que os utilizadores atribuiriam aos itens analisados.

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.

Share GFS – Games, Films & Series: sistema de recomendação

Esta dissertação incide sobre o estudo e análise de uma solução para a criação de um sistema de recomendação para uma comunidade de consumidores de media e no consequente desenvolvimento da mesma cujo âmbito inicial engloba consumidores de jogos, filmes e/ou séries, com o intuito de lhes proporcionar a oportunidade de partilharem experiências, bem como manterem um registo das mesmas. Com a informação adquirida, o sistema reúne condições para proceder a sugestões direcionadas a cada membro da comunidade. O sistema atualiza a sua informação mediante as ações e os dados fornecidos pelos membros, bem como pelo seu feedback às sugestões. Esta aprendizagem ao longo do tempo permite que as sugestões do sistema evoluam juntamente com a mudança de preferência dos membros ou se autocorrijam. O sistema toma iniciativa de sugerir mediante determinadas ações, mas também pode ser invocada uma sugestão diretamente pelo utilizador, na medida em que este não precisa de esperar por sugestões, podendo pedir ao sistema que as forneça num determinado momento. Nos testes realizados foi possível apurar que o sistema de recomendação desenvolvido forneceu sugestões adequadas a cada utilizador específico, tomando em linha de conta as suas ações prévias. Para além deste facto, o sistema não forneceu qualquer sugestão quando o histórico destas tinha provado incomodar o utilizador.

Análise de Desempenho e Recomendação para Soluções IVR

Mestrado em Engenharia Informática, Área de Especialização em Tecnologias do Conhecimento e da Decisão

Recomendação de cuidados de saúde

Atualmente, os guias turísticos são constituídos por diversos módulos, nomeadamente, módulos de recomendação e de modelação do utilizador. Estes ajudam a adaptar melhor as recomendações dadas ao utilizador de acordo com as suas preferências. A necessidade de adaptar os guias turísticos às possíveis necessidades de saúde do utilizador, foi a motivação para a realização desta dissertação. Quando alguém visita um local desconhecido, considera normalmente as condições tanto de alojamento como de alimentação desse local. Contudo, se por algum motivo, necessita de cuidados de saúde, essa pessoa não se encontra preparada para isso. Assim, a recomendação de uma instituição de saúde direcionada para o turista é uma solução possível para o problema encontrado. Pretendeu-se desenvolver um módulo de recomendação híbrido no âmbito da prestação de informações relacionadas com as possíveis necessidades de saúde do turista, tendo em conta o seu perfil. Para a sua implementação seguiu-se a abordagem baseada em conteúdo e técnicas de classificação das instituições de saúde a recomendar ao utilizador. O protótipo desenvolvido foi testado com alguns utilizadores em termos de funcionalidades. Finalmente, pretende-se que o protótipo seja testado com mais utilizadores, possuidores de diversas características em termos de condições de mobilidade, historial clínico e necessidades. Estes testes irão permitir avaliar o protótipo ao nível da qualidade da recomendação prestada. Poder-se-á, assim, atingir o objetivo relativo à integração deste protótipo num sistema de recomendação de apoio ao turista utilizado pela Câmara Municipal do Porto.

Preservação digital nas médias e grandes empresas portuguesas: estudo de caso e recomendação de boas práticas

Este estudo tem como objetivo analisar o estado atual da preservação digital no tecido empresarial português, particularmente nas empresas de média e grande dimensão. Para tal, expôs-se o referencial teórico da preservação digital, necessário para uma melhor compreensão desta temática, nomeadamente através da apresentação de definições de diversos autores, de estratégias e boas práticas, e de algumas das iniciativas internacionais mais relevantes. De seguida apresentou-se a importância que a informação tem para uma organização, sobretudo aquela informação criada no âmbito laboral. Realizou-se, também, uma caracterização dos vários tipos de empresas, de acordo com diretivas europeias, e efetuou-se uma breve análise das empresas portuguesas. Para atingir esse objetivo elaborou-se um inquérito, por questionário, fazendo- se uso de uma plataforma de questionários online. Este foi remetido a 1.358 médias e grandes empresas que atuam em Portugal, com o objetivo de compreender – entre outros – a importância dada, pelas empresas, ao material existente em formato digital, quais as tecnologias responsáveis pelo seu armazenamento e quais os cuidados realizados para assegurar o seu acesso por longos períodos de tempo. Ao analisar os resultados, e pese embora a baixa taxa de resposta ao questionário, foi possível concluir que quase todas as empresas participantes já procuram substituir os documentos em papel por documentos em formato digital e que se preocupam em manter o acesso prolongado à informação. Não obstante, dois terços dos participantes conhecem o conceito de preservação digital e apenas 44% afirmam aplicar estratégias desse tipo na sua empresa. Apesar de cerca de 70% dos participantes reconhecerem a importância do uso de formatos abertos para a preservação digital, na realidade ainda se verifica uma utilização massiva de formatos proprietários ao nível dos documentos de texto e das folhas de cálculo. Para além deste contributo analítico sobre o estado da preservação digital no tecido empresarial português, prepararam-se alguns documentos que visam auxiliar a elaboração de um plano de preservação digital e, consequentemente, permitir a sustentabilidade a longo prazo da informação digital.

Sistema de Recomendação: Share GFS Games, Films & Series

Esta dissertação incide sobre o estudo e análise de uma solução para a criação de um sistema de recomendação para uma comunidade de consumidores de media e no consequente desenvolvimento da mesma cujo âmbito inicial engloba consumidores de jogos, filmes e/ou séries, com o intuito de lhes proporcionar a oportunidade de partilharem experiências, bem como manterem um registo das mesmas. Com a informação adquirida, o sistema reúne condições para proceder a sugestões direccionadas a cada membro da comunidade. O sistema actualiza a sua informação mediante as acções e os dados fornecidos pelos membros, bem como pelo seu feedback às sugestões. Esta aprendizagem ao longo do tempo permite que as sugestões do sistema evoluam juntamente com a mudança de preferência dos membros ou se autocorrijam. O sistema toma iniciativa de sugerir mediante determinadas acções, mas também pode ser invocada uma sugestão directamente pelo utilizador, na medida em que este não precisa de esperar por sugestões, podendo pedir ao sistema que as forneça num determinado momento. Nos testes realizados foi possível apurar que o sistema de recomendação desenvolvido forneceu sugestões adequadas a cada utilizador específico, tomando em linha de conta as suas acções prévias. Para além deste facto, o sistema não forneceu qualquer sugestão quando o histórico destas tinha provado incomodar o utilizador.

Relatório de actividade profissional (ao abrigo da recomendação do CRUP)

Relatório de Actividade Profissional ao abrigo da Recomendação do CRUP para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território área de especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Sistema de recomendação à prevenção odontológica, ortodontia e higiene oral

A tecnologia está em constante evolução e os benefícios, em diversas áreas, que ela nos traz são imensos. Uma das áreas que tem vindo a usufruir desta evolução é a medicina. Os avanços na tecnologia médica têm permitido aos médicos diagnosticar e tratar melhor os seus pacientes. O seu objetivo não é substituir o médico mas sim aconselhá-los e ajudá-los a tomar a melhor decisão face ao caso clínico que possam ter em mãos. Os sistemas de informação estão já tão “entrelaçados” com as práticas médicas que a ideia de uma instituição de prestação de cuidados médicos não os possuir é impensável. Isto porque a informação que estes sistemas processam diariamente é imensa e variadíssima (indo desde relatórios clínicos, a exames efetuados entre outros) para cada utente. As doenças orais fazem parte do grupo de patologias que afetam o maior número de pessoas no mundo. As ações preventivas para estes sintomas devem fazer parte da higiene diária dos indivíduos logo desde os primeiros anos de vida. Assim a aplicação apresentada nesta tese teve como objetivo a sensibilização para uma prática de higiene oral cuidada e constante. Teve também como objetivo a implementação de funcionalidades para gestão de dados dos pacientes da clínica, nomeadamente para o histórico clínico, ficando este armazenado numa anamnese. Para a implementação do presente projeto procedeu-se a um estudo prévio do estado da arte e ao levantamento de requisitos. Estes foram definidos através de reuniões de trabalho onde se analisou as necessidades da clínica com o objetivo de encontrar as soluções que melhor se enquadravam a cada caso. Para garantir que as metas propostas foram alcançadas, foram realizados inquéritos verificando assim o sucesso da aplicação.

Rapps Sistema de recomendação de apps de produtividade para Android

Nos últimos anos, a nossa sociedade sofreu alterações significativas ao nível tecnológico que têm vindo a modificar o quotidiano do cidadão e transportaram para a palma da mão um conjunto significativo de tarefas até há poucos anos impensáveis. Atualmente, torna-se possível realizar as mais simples tarefas como, a título de exemplo, efetuar um cálculo matemático, tirar fotografias ou registar numa agenda um compromisso, ou tarefas mais complexas, como por exemplo, escrever ou editar um documento, trabalhar numa folha de cálculo ou enviar um e-mail com um anexo, isto tudo com o recurso a um simples dispositivo móvel, conhecido como smartphone ou tablet. Apesar de existirem diversos tipos de apps que seriam um bom auxílio para o aumento da produtividade dos utilizadores de dispositivos móveis Android, nem todos têm conhecimento das mesmas, pelo que é importante que os utilizadores tenham conhecimentos das vantagens da utilização destes recursos e de tudo o que podem realizar com os seus dispositivos com o objetivo de aumentar a sua produtividade profissional ou pessoal. O presente estudo pretende contribuir para uma análise sobre a potencial utilização das novas tecnologias, mais propriamente estudando e recomendando apps de produtividade. Com este intuito foi criada uma app de recomendação de aplicações de produtividade com recurso a um método de sistemas de recomendação. São apresentados os resultados e as conclusões, com recurso a opiniões de potenciais utilizadores.

Recomendação de Curvas de Crescimento para Crianças Nascidas Pré-Termo

Em 2013, a Secção de Neonatologia da Sociedade Portuguesa de Pediatria, face à existência de várias curvas de avaliação de crescimento para crianças nascidas pré-termo e à falta de homogeneidade de critérios na sua escolha, nomeou um grupo de peritos que procedeu à revisão crítica das curvas disponíveis e recomenda as que considera mais adequadas para utilização na prática clínica em fases específicas da vida: ao nascimento (Fenton 2013), durante o internamento na unidade de Neonatologia (Fenton 2013 e Ehrenkranz 1999) e a longo prazo (OMS 2006). As decisões foram tomadas com base na classificação sistemática do nível de evidência e do grau de recomendação. A presente recomendação: é válida enquanto não forem publicados os resultados do estudo do consórcio multicêntrico INTERGROWTH-21st, recentemente incumbido da construção de valores de referência, mais próximos do padrão, de crianças nascidas pré-termo; tem o propósito de auxiliar os clínicos na decisão clínica, mas não ser o único instrumento de avaliação do crescimento das crianças nascidas pré-termo; pode não proporcionar elementos suficientes para orientação do crescimento de todas estas crianças.