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ISSN (Online) 1519-132X
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  • Personalização e Gamificação no Contexto de Cidades
           Inteligentes

    • Authors: Camilla Damiani, Guilherme Medeiros Machado, Isabela Gasparini
      Pages: 15 - 27
      Abstract: Uma Cidade Inteligente é o resultado de iniciativas de diversas áreas, tais como infraestrutura, governança, educação, saúde, etc. Estas iniciativas devem incluir como principal objetivo melhorar a qualidade de vida dos cidadãos que frequentam estas cidades e utilizam os seus recursos. Para que estes objetivos sejam alcançados, os grandes centros precisam estar preparados para enfrentar novos desafios e garantir que a população tenha um bom nível de inserção social e de cidadania. Neste contexto, técnicas de personalização e gamificação juntas podem, por exemplo, tornar um aplicativo de eventos mais atrativo para os estudantes de uma universidade os estimulando a serem mais participativos. Fundamentado nisto, o artigo apresenta uma metodologia de pesquisa que visa entender como personalização e gamificação estão sendo tratadas no contexto das cidades inteligentes.
      PubDate: 2019-05-22
      Issue No: Vol. 10, No. 1 (2019)
       
  • Diversificação de Recomendação em Cidades Inteligentes: Estudo e
           Estrutura de Abordagem

    • Authors: Gabriel Machado Lunardi, Guilherme Medeiros Machado, José Palazzo Moreira de Oliveira
      Pages: 28 - 44
      Abstract: O emprego de Sistemas de Recomendação em praticamente todos os serviços on-line, na atualidade, faz com que as pessoas interajam com eles cada vez mais, principalmente quando se considera o domínio de cidades inteligentes. Entretanto, esses sistemas têm acumulado críticas ao longo do tempo devido à sua ênfase demasiada em similaridade, que acaba produzindo recomendações que são muitas vezes óbvias e redundantes e coloca os usuários em uma “bolha de filtro”, limitando suas experiências. Como solução, surge a diversificação de recomendação, que implica em um problema de como balancear a acurácia e diversidade já que o aumento da diversidade diminui a acurácia e vice-versa. Trabalhos existentes buscam diversificar utilizando pós-filtragem ou com base no próprio algoritmo de recomendação sendo, a primeira abordagem, a mais comum. Portanto, neste artigo é proposto, a partir de um vasto estudo bibliográfico, um esboço de abordagem híbrida que busca maximizar a diversidade com perdas mínimas de acurácia, aplicada no domínio de cidades inteligentes, visando atenuar o efeito de “bolha de filtro”.
      PubDate: 2019-05-22
      Issue No: Vol. 10, No. 1 (2019)
       
  • Explicação de Recomendações com Diversificação: uma Revisão
           Bibliográfica

    • Authors: Alessandro da Silveira Dias, Leandro Krug Wives, Guilherme Medeiros Machado, Gabriel Machado Lunardi
      Pages: 45 - 64
      Abstract: Esse artigo a apresenta o resultado de uma revisão bibliográfica  sobre explicação de recomendação com diversificação. Constatou-se com  base nela que nenhuma pesquisa propôs ainda estudar como gerar explicação de recomendação com diversificação. Foram encontrados apenas trabalhos que indicam a necessidade de haver explicação de recomendação com diversificação. A partir dessa constatação de necessidade de pesquisa propõe-se, como trabalho futuro, investigar e desenvolver uma abordagem de  explicação de recomendação com diversificação. Essa abordagem terá que  gerar explicações que sejam interpretáveis e persuasivas de modelos  complexos de recomendação baseados em algoritmos de aprendizagem de máquina. Para avaliação experimental da abordagem de explicação de recomendação há possibilidade, dentro do grupo de pesquisa de Sistemas de  Informação da UFRGS, de aplicar e avaliar essa abordagem de explicação no domínio de Cidades Inteligentes.
      PubDate: 2019-12-06
      Issue No: Vol. 10, No. 1 (2019)
       
 
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