Inovação e Tecnologias Computacionais

INOVAÇÃO E TECNOLOGIAS COMPUTACIONAIS (ITEC)

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A Computação Ubíqua e a Computação Pervasiva são caracterizadas pela integração transparente dos recursos computacionais ao dia a dia das pessoas. Um desafio nestas áreas é o desenvolvimento de sistemas que possam detectar e reagir adequadamente a mudanças no ambiente onde estão inseridos. Sistemas que adaptam sua forma de atuar ao ambiente no qual estão inseridos, sem (ou quase sem) intervenções explícitas dos usuários são referenciados como Sistemas Conscientes do Contexto (Context-Aware Systems).

Auxiliar no processo de decisão que toda pessoa vivencia quando está frente a diversas alternativas é o objetivo dos sistemas de recomendação que procuram auxiliar na identificação de itens (artigos, filmes, músicas, piadas, livros, restaurantes, atrações turísticas, trilhas de esqui, etc.) que possam ter valor para seus usuários.

Como área independente de pesquisa os Sistemas de Recomendação emergiram com maior força a partir da década de 1990. Inicialmente, estes sistemas levavam em conta apenas as avaliações históricas feitas pelos seus usuários sobre os itens a serem recomendados. Com o passar do tempo, pesquisadores apontaram que, em muitos domínios, é necessário levar em conta também aspectos contextuais para gerar recomendações Um sistema de recomendação de viagens, por exemplo, poderia recomendar destinos diferentes para um mesmo usuário ao considerar o contexto como as estações do ano).

O objetivo principal do projeto é explorar o uso de técnicas utilizadas em Sistemas de Recomendação na Computação Ubíqua/Pervasiva. Além do desenvolvimento de sistemas de recomendação para dispositivos móveis, este projeto irá explorar o uso de técnicas de recomendação e personalização também no desenvolvimento de aplicações relacionadas a Smart Homes e Ambient Assisted Living, por exemplo.

Participantes

Professores
Nome	Instituição	Lattes
Daniel Lichtnow – Coordenador	UFSM	Currículo
Adenauer Correa Yamin	UCPel/UFPel	Currículo
Alencar Machado	UFSM	Currículo
Ana Marilza Pernas Fleischmann	UFPel	Currículo
Bruno Mozzaquatro	UFSM	Currículo
Iara Augustin	UFSM	Currículo
Isabela Gasparini	UDESC	Currículo
João Carlos Damasceno Lima	UFSM	Currículo
José Palazzo Moreira de Oliveira	UFRGS	Currículo
Juçara Salete Gubiani	UFSM	Currículo
Leandro Krug Wives	UFRGS	Currículo
Leandro Oliveira Freitas	UFSM	Currículo
Marcos Luís Cassal	UFSM	Currículo
Marinêz da Silva	UFSM	Currículo
Rosiclei Aparecida Cavichioli Lauermann	UFSM	Currículo
Vanessa Gindri Vieira	UFSM	Currículo

Alunos/Bolsistas
Nome	Instituição	Bolsa	Lattes
Igor Eduardo Viana Rüdel	UFSM	PIBIC/CNPq	Currículo
Thiago Corrêa Ledel	UFSM	FIPE	Currículo

Publicações

LICHTNOW, D. ; GASPARINI, I. ; HINZ, V. T. ; PIMENTA, M. S. ; PALAZZO M. de OLIVEIRA, José . Explorando o Uso dos Elementos do LOM na determinação dos aspectos de qualidade dos objetos de aprendizagem a partir de critérios de qualidade de informação. In: XXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação – SBIE 2014, 2014, Dourados – MS. Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação – SBIE 2014. Porto Alegre: SBC, 2014. p. 1-10.
RUDEL, I. E. V. ; LICHTNOW, D. . Um Sistema de Recomendação para Dispositivos Móveis de Usuários de um Campus Universitário. In: 29º Salão de Iniciação Científica – Jornada Acadêmica Integrada – JAI, 2014, Santa Maria. Anais do 29º Salão de Iniciação Científica – Jornada Acadêmica Integrada – JAI. Santa Maria: UFSM, 2014. p. 1-5.
LEDEL, T. C. ; LICHTNOW, D. . Explorando o uso da Tecnologia RFID- Radio-Frequency IDentification em Sistemas de Recomendação. In: 29ª Salão de Iniciação Científica – Jornada Acadêmica Integrada 2014, 2014, Santa Maria. Anais 29ª Salão de Iniciação Científica – Jornada Acadêmica Integrada 2014. Santa Maria: UFSM. p. 1-5.

Referências

Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2011). Context-aware recommender systems. In Recommender systems handbook (pp. 217-253). Springer US.

Aggarwal, C. C., Ashish, N., & Sheth, A. (2013). The internet of things: A survey from the data-centric perspective. In Managing and mining sensor data (pp. 383-428). Springer US.

Araújo, R. B. (2003). Computação ubíqua: Princípios, tecnologias e desafios. In XXI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (Vol. 8, pp. 11-13).

Ashton, K. (2009). That ‘internet of things’ thing. RFiD Journal, 22, 97-114.

Dey, A. K. (2001). Understanding and using context. Personal and ubiquitous computing, 5(1), 4-7.

Lane, N. D., Miluzzo, E., Lu, H., Peebles, D., Choudhury, T., & Campbell, A. T. (2010). A survey of mobile phone sensing. Communications Magazine, IEEE, 48(9), 140-150.

Mann, S. (1997). Wearable computing: A first step toward personal imaging. Computer, 30(2), 25-32.

McDonald, D. W. (2003). Ubiquitous recommendation systems. Computer, 36(10), 111-112.

Mettouris, C., & Papadopoulos, G. A. (2014). Ubiquitous recommender systems. Computing, 96(3), 223-257.

Ricci, F. (2010). Mobile recommender systems. Information Technology & Tourism, 12(3), 205-231.

Walter, F. E., Battiston, S., Yildirim, M., & Schweitzer, F. (2012). Moving recommender systems from on-line commerce to retail stores. Information Systems and e-Business Management, 10(3), 367-393.

Weiser, M. (1991). The computer for the 21st century. Scientific american, 265(3), 94-104.

Documentos do Projeto

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