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Defesa de Tese de Doutorado Nº 195: "Relacionamentos Ocultos de Confiança em Ambientes Virtuais Sociais como Apoio aos Sistemas de Reco-mendação de Especialistas"

O aluno Edeilson Milhomem da Silva irá defender seu trabalho dia 8 de novembro, às 9h, no Auditório Início: 08/11/2013 às 09:00 Término: 08/11/2013 às 11:00 Local: Auditório do CIn

Pos-Graduação em Ciência da Computação/UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 195
 
Aluno: Edeilson Milhomem da Silva
Orientador: Prof. Silvio Romero de Lemos Meira
Co-orientadora: Profa. Ana Carolina Salgado
Título: Relacionamentos Ocultos de Confiança em Ambientes Virtuais Sociais como Apoio aos Sistemas de Reco-mendação de Especialistas
Área: Engenharia de Software e Linguagens de Programação

Data: 08/11/2013
Hora/Local:  9:00h -  Auditório do CIn

Banca Examinadora:
Profa. Patricia Cabral de A. Restelli Tedesco  (CIn/UFPE)
Prof. Ricardo Massa Ferreira Lima (CIn/UFPE)
Prof. Sergio Castelo Branco Soares (CIn/UFPE)
Prof. Marcos Roberto da Silva Boges (NCE/UFRJ)
Profa. Flávia Maria Santoro ( Informática Aplicada / UNIRIO)
 
RESUMO:
 
O volume de informação disponível na web aumenta a cada dia, muitas vezes por estímulo das plataformas sociais que vêm se destacando neste cenário, já que provêem facilidades para que as pessoas possam interagir e trocar experiências. A gestão eficiente deste conhecimento, embora não seja uma tarefa trivial, pode trazer diversos benefícios como, por exemplo, a recomendação personalizada para as pessoas, de acordo com as suas preferências. Neste sentido, a presente tese tem como propósito apresentar uma abordagem, intitulada SWEETS, que identifica automaticamente quais as áreas e nível (grau) de conhecimento das pessoas, isto é, os especialistas em determinadas áreas de conhecimento. Para isso, são usados os conhecimentos produzidos por estas pessoas e disponibilizados em diferentes plataforams virtuais. A identificação dos níveis de conhecimento destas pessoas em áreas específicas pode não ser suficiente, pois é inte-ressante que sejam identificados os especialistas mais adequados para uma determinada pessoa, isto é, que tenham um relacionamento social mais próximo, aumentando assim a probabilidade de colaboração. As informações contextuais dos relacionamentos (e.g. distância social) entre pessoas oferecem background para a descoberta de quão estas pessoas confiam umas nas outras. 
Assim, a presente tese defende que estes relacionamentos de confiança são fundamentais na decisão de colaboração entre indivíduos. Por isso, é apresentada uma abordagem, intitulada T-SWEETS, que se baseia nas informações contextuais dos relacionamentos entre indivíduos para inferir o grau de confiança entre eles, e a sua implantação em um cenário que comprovou a tendência de colaboração entre os indivíduos que possuem relações confiáveis. T-SWEETS baseia-se em 4 elementos: Similaridade entre Perfis, Relacionamento de Confiança, Nível de Maturidade e Reputação, que são oriundos do resultado de um experimento realizado com um grupo de pessoas. Outra constatação desta tese é que, embora haja um grande volume de conhecimento disponibilizado pelas pessoas nas plataformas virtuais, muitas vezes este conhecimento pode não ser suficiente para identificar e recomendar a pessoa especialista em assuntos específicos. Por isso, a descoberta (recomendação) de relacionamentos de confiança entre os indivíduos pode ser um elemento que encoraje as pessoas a trocarem experiências ou interagirem, uma vez que as pessoas tendem a colaborar com pessoas que mais confiam, fornecendo assim, insumo para a inferência das especialidades dos indivíduos.
 
Palavras-chave: Sistemas de Recomendação de Especialistas, Redes Sociais, Contexto Computacional, confiança, folsonomia e ontologia. 
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