Modelo de contexto para recomendação de rotas baseada em interesse

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSteinmacher, Ana Paula Chaves-
Autor(es): dc.contributorCampiolo, Rodrigo-
Autor(es): dc.contributorSchwerz, André Luís-
Autor(es): dc.contributorSteinmacher, Ana Paula Chaves-
Autor(es): dc.creatorSantos, Luís Fernando Cavalcante dos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:17:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:17:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-08-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-08-
Data de envio: dc.date.issued2016-11-23-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6030-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/671949-
Descrição: dc.descriptionContext: Route advisers are often used by people, but these advisers do not consider contextual elements when recommending, ensuring only that the route of least distance or better road conditions. However, there is a lack of recommendations that consider users’ interests and the context to generate routes that can take users out of the routine, recommending routes that have places that are of interest to the user, guaranteeing a more comfortable route to the user. Objective: to develop a contextual model that dynamically considers user interests during a route recommendation. Therefore, with the contextual model it is possible to design a set of behaviors that, given a given context of the user, is able to infer preferences by one route or another. Method: was first identified in the literature, which user interests and contextual information are relevant to referral systems. Then the contextual model was constructed to represent the dynamic behavior of the system according to the interests of each user. Thus the behaviors produced were represented in rules based on the Drools tool. From this representation, it was possible to perform a proof of concept through the Drools tool, in order to exemplify the functionality of the behavioral models generated in this work. Results: the behavioral models were generated in order to be flexible, so that new contextual elements could be inserted in the future. Conclusions: Although there are some shortcomings, they can be supplied to improve the contextual models generated, because the more contextual elements are inserted in the context model, the more the system will be close to being a custom system.-
Descrição: dc.descriptionContexto: Frequentemente recomendadores de rotas são utilizados pelas pessoas, porém, esses recomendadores não consideram elementos contextuais na hora de recomendar, garantindo apenas que a rota de menor distância ou de melhores condições na via. Porém, faltam recomendadores que considerem os interesses dos usuários e o contexto para gerarem rotas que possam tirar os usuário da rotina, recomendando rotas que possuam locais que sejam do interesse do usuário, garantindo um percurso mais confortável ao usuário. Objetivo: desenvolver um modelo contextual que durante uma recomendação de rotas considere interesses do usuário de maneira dinâmica. Portanto, com o modelo contextual é possível projetar um conjunto de comportamentos que, dado um determinado contexto do usuário, seja capaz de inferir preferências por uma rota ou outra. Método: primeiramente foi identificado na literatura, quais os interesses dos usuários e informações contextuais são relevantes para sistemas de recomendação. Em seguida o modelo contextual foi construído para representar o comportamento dinâmico do sistema de acordo com os interesses de cada usuário. Com isso os comportamentos produzidos foram representados em regras com base na ferramenta Drools. A partir dessa representação, foi possível realizar uma prova de conceito por meio da ferramenta Drools, a fim de exemplificar a funcionalidade dos modelos comportamentais gerados neste trabalho. Resultados: os modelos comportamentais foram gerados de forma a serem flexíveis, para que futuramente novos elementos contextuais possam ser inseridos. Conclusões: apesar de existirem algumas carências, elas podem ser supridas para aperfeiçoar os modelos contextuais gerados, pois quanto mais elementos contextuais forem inseridos no modelo de contexto, mais o sistema estará próximo de ser um sistema personalizado.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCampo Mourao-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Computação-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectLevantamentos de rotas-
Palavras-chave: dc.subjectProjeto de sistema centrado no usuário-
Palavras-chave: dc.subjectUML (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectRoute surveying-
Palavras-chave: dc.subjectUser-centered system design-
Palavras-chave: dc.subjectUML (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleModelo de contexto para recomendação de rotas baseada em interesse-
Título: dc.titleContext Model for Recommendation of Routes Based on Interest-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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