Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 549
Aluno: Amirton Bezerra Chagas
Orientador: Prof. Carlos André Guimarães Ferraz
Título: A Recommender System to Support the Development of Context-Aware
Intelligent Transportation Systems
Data: 08/03/2022
Hora/Local: 8h – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Abel Guilhermino da Silva Filho (UFPE / Centro de Informática)
Profa. Patricia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Divanilson Rodrigo de Sousa Campelo (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Thais Vasconcelos Batista (UFRN / Departamento de Informática e Matemática Aplicada)
Prof. Vaninha Vieira dos Santos (UFBA / Departamento de Ciência da Computação)
RESUMO:
O desenvolvimento de Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS, do inglês Intelligent Transportation Systems) Sensíveis ao Contexto necessita de uma cuidadosa análise para identificar quais Elementos Contextuais podem contribuir na definição do Contexto da aplicação. Esta atividade é complexa, principalmente no cenário de ITS, muito vasto e com centenas de possibilidades. Há um conhecimento tácito em outros projetos da área e este não é utilizado atualmente em todo seu potencial por projetistas de sistemas. O objetivo desta pesquisa é analisar o uso de sensibilidade ao contexto em ITS e propor alternativas de organização desta informação para permitir a criação de ferramentas que contribuam para automatizar parte da tarefa de identificação dos elementos contextuais úteis para o desenvolvimento de uma nova aplicação. Uma revisão da literatura de projetos de ITS serviu para mapear o uso de elementos contextuais. Foram encontados 70 projetos acadêmicos, aos quais adicionou-se 3 projetos comerciais, chegando a um total de 73 projetos. Com o mapeamento, procedeu-se à definição de uma Taxonomia de Categorias de Elementos Contextuais, para aumentar a granularidade da informação e facilitar seu uso em um sistema automatizado. A taxonomia conta com 79 categorias no total. Uma base de conhecimento foi construída relacionando os 73 projetos às categorias da taxonomia. A partir da taxonomia e da base de conhecimento, foi projetado um Sistema de Recomendação de Categorias de Elementos Contextuais para ITS, que utilizando um subconjunto inicial de Elementos Contextuais já identificados como necessários para uma nova aplicação, é capaz de recomendar categorias de Elementos Contextuais para a posterior análise do projetista da aplicação. A validação do sistema de recomendação indicou sua capacidade de recomendar categorias que são relevantes aos projetos. Ao utilizar um número n >= 8 de projetos similares para identificar as categorias, mesmo limitando a quantidade de recomendações em 15 itens, em mais de 75% das vezes o sistema recomendou categorias sabidamente utilizadas para o subconjunto informado como entrada. A criação de uma taxonomia associada ao desenvolvimento de um sistema de recomendação utilizando uma base de conhecimento de projetos da área de ITS apresentou potencial de contribuir positivamente no projeto e desenvolvimento de aplicações deste domínio, permitindo a identificação e consequente uso de mais elementos contextuais relevantes para a aplicação em projeto.
Palavras-chave: Sistemas de Recomendação; Sensibilidade a Contexto;
Sistemas de Transporte Inteligente; Elementos Contextuais; Taxonomia.
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