Banca de DEFESA: JOAO CARLOS XAVIER JUNIOR

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOAO CARLOS XAVIER JUNIOR
DATA: 03/02/2012
HORA: 09:00
LOCAL: Sala 02 - DCA
TÍTULO:

NatalGIS: Um Sistema Multiagente de Recomendação de Informações Geográficas Baseado em Agrupamento de Dados Relacionais

PALAVRAS-CHAVES:

Agentes inteligentes, Sistema de recomendação, Sistema de Informações Geográficas, Agrupamentos de dados relacionais.

PÁGINAS: 176
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Banco de Dados
RESUMO:

Devido a grande quantidade de informação existente nos dias atuais, os sistemas baseados na web que manipulam grande volume de dados enfrentam diariamente o dilema de apresentar de maneira eficiente informações relevantes aos seus usuários. Motivado por esse fato, nosso trabalho apresenta o NatalGIS, que é um sistema multiagentes para recomendação de informações geográficas. O sistema permite que os usuários possam guardar as informações visualizadas em seus próprios históricos de acesso, estruturados para tal, em um banco de dados relacionais. Baseado nesse histórico, o sistema cria agrupamentos de informações relevantes através do uso de métodos de agrupamento de dados relacionais. Através das informações guardadas no perfil dos usuários, os agentes inteligentes podem interagir e recomendar informações geográficas relevantes aos usuários. O processo de recomendação está diretamente baseado nos grupos formados a partir dos históricos de acessos dos usuários e das preferências indicadas por eles. De posse disto, os agentes de recomendação são capazes de criar focos de atenção específicos para cada usuário, que serão baseados no grupo no qual o usuário pertence e nas preferências indicadas pelo próprio usuário. O uso de agrupamentos de dados relacionais no processo de recomendação de informações geográficas reduz consideravelmente o tempo de recuperação, visto que não há a necessidade de recuperá-los diretamente de uma grande base de dados geográficos. Por último, para que fosse possível a utilização de métodos de agrupamentos no processo de recomendação, nós propomos neste trabalho dois métodos de trabalhar com dados relacionais, onde um deles está relacionado a uma alternativa para a organização dos dados e o outro é um método simples para agrupar os dados relacionais. Para analisar a viabilidade destes dois métodos, fizemos uma análise de desempenho desses métodos, comparando-os com dois métodos existentes na literatura. Os resultados iniciais foram promissores e resolvemos fazer uma análise com outras bases de dados relacionais. O melhor método, dentre as diversas bases de dados e critérios avaliados, foi sempre um dos métodos propostos neste trabalho.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1345674 - LUIZ MARCOS GARCIA GONCALVES
Interno - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Interno - 2459504 - AQUILES MEDEIROS FILGUEIRA BURLAMAQUI
Externo à Instituição - ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE CARVALHO - USP
Externo à Instituição - VALERIA GONCALVES SOARES - UFPB