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Dissertação de Mestrado de Priscila Piccolo


Detalhes do Evento


Aluna: Priscila Piccolo
Orientador: Prof. Dr. Jose Palazzo Moreira de Oliveira

Título: Sistema de Recomendação de Serviços para uma Cidade Inteligente

Linha de Pesquisa: Modelagem de Dados e Processos de Negócio

Data:  19/01/2021
Horário: 14h

Esta banca ocorrerá excepcionalmente de forma totalmente remota. Interessados em assistir a defesa poderão acessar a sala virtual através do link: https://mconf.ufrgs.br/webconf/00002511

Banca Examinadora:
– Prof. Dr. Leandro Krug Wives (UFRGS)
– Profa. Dra. Renata de Matos Galante (UNISINOS)
– Prof. Dr. Silvio César Cazella (UFCSPA)

Presidente da Banca: Prof. Dr. Jose Palazzo Moreira de Oliveira

Resumo: Cidades Inteligentes são espaços complexos com variedade de informações, no qual os cidadãos podem ter acesso, sejam eles visitantes ou residentes. Denominamos de pontos de interesse as informações relacionadas a uma cidade, estando estes pontos espalhados ou concentrados no mesmo local. Ao buscar preferências, o usuário utiliza meios tradicionais de pesquisa, que por vezes não retornam exatamente a recomendação desejada. Visando melhorar o resultado da busca efetuada pelo usuário, foi utilizado um modelo ontológico, através de um estudo de caso, adicionando dados para a cidade de Cotiporã/RS. Através deste estudo é possível mostrar que uma das melhores formas de se modelar um sistema geográfico de recomendação é com base nas ontologias. Estas melhoram a semântica e criam uma padronização na web para facilitar o compartilhamento do conhecimento. A abordagem desenvolvida tem por objetivo ampliar, divulgar e recomendar informações de pontos turísticos e de serviços disponibilizados na área da saúde. Para testar este sistema de recomendação, foram desenvolvidas regras SWRL inferidas utilizando o motor de inferências Pellet. Com esta proposta é possível continuar o projeto ampliando o mecanismo de recomendação para outros setores, permitindo a reprodução dos procedimentos estudados e testados. Baseado na localização e preferências do usuário, o sistema proposto neste trabalho visa retornar o resultado da busca efetuada de uma forma mais assertiva.

Palavras-chave: recomendação serviços, pontos de interesse, modelos ontológicos, cidades inteligentes.