Minicursos
Minicurso 1, dia 03/04/2017, segunda-feira, das 14:00 às 16:00
Título do minicurso: Sistemas de Recomendação em Repositórios Digitais.
Resumo do minicurso: Repositórios Digitais (RDs) oferecem funcionalidades para gerenciar, armazenar e acessar conteúdos digitais de diversos tipos, como teses, dissertações, artigos científicos, imagens, áudios e vídeos. Uma característica comum a qualquer solução de RD é o uso de metadados para descrever os seus conteúdos. Com sua popularização, é crescente o número de conteúdos disponibilizados nos RDs, gerando o problema clássico da sobrecarga de informação. A solução considerada neste minicurso para tratar este problema são os sistemas de recomendação. Este minicurso tem como objetivo apresentar os principais conceitos e técnicas utilizadas em sistemas de recomendação para RDs. Mais especificamente, neste minicurso abordaremos: a) padrões e soluções de RDs e metadados, b) motivação do uso de sistemas de recomendação em RDs, c) técnicas de recomendação aplicadas a RDs, d) implantação de sistemas de recomendação em soluções abertas de RDs através de Web Services e Ontologias, e) ilustração através de estudos de caso de sistemas de recomendação baseado em Web Service para RDs.
Ministrante:
Roberto Willrich
Minicurrículo: É Professor Titular do Departamento de Informática e Estatística (INE) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Possui doutorado em Informática pela Université Paul Sabatier - França (1996), graduação e mestrado em Eng. Elétrica pela UFSC (1987 e 1991). Ele realizou estágio Pós-doutoral no Laboratoire d´Analyse et d´Architecture des Systèmes (LAAS-CNRS) no período de 2005-2006. Tem experiência na área de Multimídia, Qualidade de Serviços, Repositórios Digitais, Sistemas de Recomendação, Anotações Digitais e Web Semântica.
Minicurso 2, dia 03/04/2017, segunda-feira, das 16:30 às 18:30
Título do minicurso: Sistemas de Recomendação e Dados Interligados.
Resumo do minicurso: O problema da sobrecarga de informação continua sendo experienciado pelos usuários ao tentarem acessar informações nos mais variados meios. Nesse contexto, surgiu a necessidade do desenvolvimento de aplicações capazes de recomendar, de maneira personalizada, itens que possam ser de interesse de um usuário em particular. Para satisfazer essa necessidade, Sistemas de Recomendação vêm sendo concebidos para os mais variados domínios de conhecimento, salientando-se seu amplo uso em sites de comércio eletrônico. Evidencia-se também a evolução da Web, nos últimos anos, de um repositório distribuído de documentos conectados através de hiperlinks, para um repositório distribuído de dados interligados em formato RDF (Resource Description Framework). Essa evolução abriu oportunidades para explorar o potencial poder do uso de dados interligados no enriquecimento da descrição dos itens a serem recomendados. Além disso, Sistemas de Recomendação vêm sendo desenvolvidos para auxiliar no próprio processo de publicação de dados interligados. Este minicurso tem por objetivo apresentar os principais conceitos e técnicas utilizadas por estas duas áreas de pesquisa: "Sistemas de Recomendação" e "Dados Interligados", e os avanços que vêm sendo obtidos por utilizá-las em conjunto.
Ministrante:
Giseli Rabello Lopes
Minicurrículo: Atua como Professora Adjunta do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Possui doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS (2012), mestrado em Ciência da Computação pela UFRGS (2007) e graduação em Engenharia de Computação pela Fundação Universidade Federal do Rio Grande - FURG (2004). Já atuou como professora substituta junto ao Departamento de Informática Aplicada da UFRGS e como pós-doutoranda na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC-Rio junto ao Departamento de Informática - DI. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação e Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: Sistemas de Recomendação, Dados Interligados, Recuperação de Informação, Redes Sociais e Web Semântica.
Minicurso 3, dia 04/04/2017, terça-feira, das 14:00 às 16:00
Título: Introdução à Recuperação de Informações.
Resumo do minicurso: A Recuperação de Informação (RI) trata do armazenamento, indexação e busca por informações de natureza não estruturada (texto, imagem, vídeo, etc.). Interagimos diariamente com sistemas de RI, seja utilizando motores de busca na Web, ou procurando por e-mails em nossos computadores. Esse minicurso tem por objetivo apresentar os principais conceitos da área de RI para dados textuais. Serão abordadas as etapas de pré-processamento, indexação, consulta e coleta de dados na Web.
Ministrante:
Viviane Moreira
Minicurrículo: Professora do Instituto de Informática da UFRGS, onde desempenha atividades de pesquisa e de ensino tanto na graduação como na pós-graduação. É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq (nível 2). Completou doutorado em Ciência da Computação na Middlesex University em Londres (2004) e mestrado em Ciência da Computação na UFRGS (1999). Suas áreas de pesquisa são Bancos de Dados, Recuperação de Informações e Mineração de Textos. A professora ministra a disciplina de Recuperação de Informações no PPGC da UFRGS há dez anos, tem orientado trabalhos de pesquisa e redigido artigos científicos nesta área.
Minicurso 4, dia 05/04, quarta-feira, das 16:30 às 18:30
Título: Sistemas de Recomendação e suas Aplicações.
Resumo do minicurso: A busca pelo conteúdo/item que melhor atenda o perfil de um usuário, de modo a satisfazer a sua necessidade tornou-se um desafio em um cenário onde as opções podem ser inúmeras. Quando pensamos em sistemas que podem a partir de um banco de dados oferecer uma quantidade considerável de opções ao usuário (exemplos como, plataformas que oferecem filmes, ou plataformas que oferecem Objetos de Aprendizagem), a busca manual pelo usuário por este conteúdo/item pode ser exaustiva e resultar em conteúdos/itens não totalmente satisfatório uma vez que o usuário não possui uma visão do todo. Neste contexto de demanda e grande oferta de conteúdo/itens surgem os Sistemas de Recomendação como uma possível solução na identificação do que poderia ser de maior interesse ou não para um usuário alvo, ou grupo de usuários. Este minicurso tem como objetivo apresentar os conceitos, técnicas, estratégias, limitações dos Sistemas de Recomendação, buscando apresentar aplicações acadêmicas e comerciais. Algoritmos clássicos e soluções híbridas serão apresentados, bem como tendências para área apresentadas no ACM Recommender Systems conference (RecSys).
Ministrante:
Sílvio César Cazella
Minicurrículo: Concluiu o doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2006), tendo realizado doutorado "sanduiche" na Universidade de Alberta no Canadá (2003-2004). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1997). Graduado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (1993). Atualmente é Professor Adjunto - Nível IV no departamento de Ciências Exatas e Sociais Aplicadas da Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre. Professor efetivo do Programa de Pós-Graduação em Ensino na Saúde (PPGENSAU/UFCSPA), colaborador dos Programas de Pós-Graduação em Ciência da Saúde (PPGCS/UFCSPA) e Programas de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE/UFRGS). Possui uma série de trabalhos publicados sobre Sistemas de Recomendação. Orientou uma série de trabalhos na área de Sistemas de Recomendação e participa de projetos focados na Aplicação de Sistemas de Recomendação em Educação.
