876 resultados para ood preferences


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Tourist recommendation systems have been growing over the last years, mainly because of the use of mobile devices to get user context. This work discuss some of the most relevant systems on the field and presents PSiS Mobile, which is a mobile recommendation and planning application designed to support a tourist during his vacations. It provides recommendations about points of interest to visit based on tourist preferences and on user and sight context. Also, it suggests a visit planning which can be dynamically adapted based on current user and sight context. This tool works like a journey dairy since it records the tourist moves and tasks to help him remember how the trip was like. To conclude, some field experiences will be presented.

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Relatório de estágio apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Gestão Estratégica das Relações Públicas.

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Due to the growing complexity and dynamism of many embedded application domains (including consumer electronics, robotics, automotive and telecommunications), it is increasingly difficult to react to load variations and adapt the system's performance in a controlled fashion within an useful and bounded time. This is particularly noticeable when intending to benefit from the full potential of an open distributed cooperating environment, where service characteristics are not known beforehand and tasks may exhibit unrestricted QoS inter-dependencies. This paper proposes a novel anytime adaptive QoS control policy in which the online search for the best set of QoS levels is combined with each user's personal preferences on their services' adaptation behaviour. Extensive simulations demonstrate that the proposed anytime algorithms are able to quickly find a good initial solution and effectively optimise the rate at which the quality of the current solution improves as the algorithms are given more time to run, with a minimum overhead when compared against their traditional versions.

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ABSTRACT OBJECTIVE To describe the prevalence of eating habits considered healthy in adolescents according to sex, age, education level of the mother, school type, session of study, and geographic region. METHODS The assessed data come from the Study of Cardiovascular Risks in Adolescents (ERICA), a cross-sectional, national and school-based study. Adolescents of 1,247 schools of 124 Brazilian municipalities were evaluated using a self-administered questionnaire with a section on aspects related to eating behaviors. The following eating behaviors were considered healthy: consuming breakfast, drinking water, and having meals accompanied by parents or legal guardians. All prevalence estimates were presented proportionally, with their respective 95% confidence intervals. The Chi-square test was used to evaluate the differences in healthy eating habits prevalences according to other variables. The module survey of the Stata program version 13.0 was used to analyze complex data. RESULTS We evaluated 74,589 adolescents (72.9% of the eligible students). Of these, 55.2% were female, average age being 14.6 years (SD = 1.6). Among Brazilian adolescents, approximately half of them showed healthy eating habits when consuming breakfast, drinking five or more glasses of water a day, and having meals with parents or legal guardians. All analyzed healthy eating habits showed statistically significant differences by sex, age, type of school, session of study, or geographic region. CONCLUSIONS We suggest that specific actions of intersectoral approach are implemented for the dissemination of the benefits of healthy eating habits. Older female adolescents (15 to 17 years old) who studied in public schools, resided in the Southeast region, and whose mothers had lower education levels, should be the focus of these actions since they present lower frequencies concerning the evaluated healthy habits.

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Relatório da Prática Profissional Supervisionada Mestrado em Educação Pré-Escolar

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We analyse the relationship between the privatization of a public firm and government preferences for tax revenue in a Stackelberg duopoly with the public firm as the leader. We assume that the government payoff is given by a weighted sum of tax revenue and the sum of consumer and producer surplus. We get that if the government puts a sufficiently larger weight on tax revenue than on the sum of both surpluses, it will not privatize the public firm. In contrast, if the government puts a moderately larger weight on tax revenue than on the sum of both surpluses, it will privatize the public firm.

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Área de Especialização de Telecomunicações

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Relatório de Estágio apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ensino do 1.º e 2.ºCiclo do Ensino Básico

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O aumento de tecnologias disponíveis na Web favoreceu o aparecimento de diversas formas de informação, recursos e serviços. Este aumento aliado à constante necessidade de formação e evolução das pessoas, quer a nível pessoal como profissional, incentivou o desenvolvimento área de sistemas de hipermédia adaptativa educacional - SHAE. Estes sistemas têm a capacidade de adaptar o ensino consoante o modelo do aluno, características pessoais, necessidades, entre outros aspetos. Os SHAE permitiram introduzir mudanças relativamente à forma de ensino, passando do ensino tradicional que se restringia apenas ao uso de livros escolares até à utilização de ferramentas informáticas que através do acesso à internet disponibilizam material didático, privilegiando o ensino individualizado. Os SHAE geram grande volume de dados, informação contida no modelo do aluno e todos os dados relativos ao processo de aprendizagem de cada aluno. Facilmente estes dados são ignorados e não se procede a uma análise cuidada que permita melhorar o conhecimento do comportamento dos alunos durante o processo de ensino, alterando a forma de aprendizagem de acordo com o aluno e favorecendo a melhoria dos resultados obtidos. O objetivo deste trabalho foi selecionar e aplicar algumas técnicas de Data Mining a um SHAE, PCMAT - Mathematics Collaborative Educational System. A aplicação destas técnicas deram origem a modelos de dados que transformaram os dados em informações úteis e compreensíveis, essenciais para a geração de novos perfis de alunos, padrões de comportamento de alunos, regras de adaptação e pedagógicas. Neste trabalho foram criados alguns modelos de dados recorrendo à técnica de Data Mining de classificação, abordando diferentes algoritmos. Os resultados obtidos permitirão definir novas regras de adaptação e padrões de comportamento dos alunos, poderá melhorar o processo de aprendizagem disponível num SHAE.

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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.

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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.

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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O presente trabalho pretende criar um instrumento de apoio aos proprietários florestais particulares da ZIF EDS na decisão a melhor forma de rentabilizar as suas propriedades. Para responder a esta questão foi necessário, numa primeira fase, identificar quais as suas necessidades e preferências de forma a oferecer as propostas mais adequadas. Para o efeito recorreu-se a um inquérito, o qual permitiu saber quais as principais fontes de receitas. Complementarmente também permitiu recolher informação adicional sobre o comportamento e expectativas desses mesmos proprietários. Após identificado o âmbito de intervenção, fez-se um levantamento das alternativas mais adequadas, para as quais foi efetuado um estudo de rentabilidade.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Jornalismo.