O trabalho desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa Engenharia Inteligente de Dados do CEULP, mais uma vez, teve mérito reconhecido no Congresso de Sistemas Colaborativos da Sociedade Brasileira de Computação com a premiação do segundo melhor artigo finalizado.
O trabalho premiado foi “Modelo de Recomendação de Especialistas em Ambientes Sociais Virtuais”, que, segundo o prof. Edeilson, um dos autores do artigo, “apresenta um modelo que tem como propósito a utilização de informações públicas de perfis na internet (e.g. conhecimento explicitado pelas pessoas e suas relações sociais) para o reconhecimento de especialidades”.
Além deste, o Grupo apresentou outro trabalho no evento: “TidalTrust Versus. T-SWEETS: uma Análise da Eficácia no Processo de Inferência de Confiança em Ambientes Virtuais Sociais”. Ambos os trabalhos são de autoria dos professores dos cursos de Sistemas de Informação e Ciência da Computação do CEULP - Edeilson Milhomem, Jackson Gomes e Parcilene Fernandes - do egresso do curso de Sistemas de Informação, Diego Oliveira, e Dos profs. Ana Carolina Salgado e Silvio Meira do Centro de Informática/UFPE e C.E.S.A.R..
Sobre o SBSC
O SBSC 2014 aconteceu em Curitiba, de 6 a 9 de outubro, e é o mais importante fórum nacional de debates para pesquisadores e profissionais da área de Sistemas Colaborativos e reúne importantes pesquisadores do cenário nacional e internacional. O evento discute o desenvolvimento, a avaliação e o uso de ferramentas para dar suporte à colaboração entre pessoas, sob várias perspectivas, por exemplo, no desenvolvimento e a avaliação de sistemas colaborativos, a investigação de como a colaboração ocorre na prática e a aplicação de sistemas colaborativos em diversos domínios. O SBSC é promovido anualmente pela Sociedade Brasileira de Computação e está em sua 10ª edição.
Sobre o Grupo de Pesquisa Engenharia Inteligente de Dados
O principal objetivo do grupo de pesquisa é o entendimento de como a dinâmica das relações humanas em ambientes sociais virtuais podem ser utilizadas para descoberta de conhecimento. Na área de Mineração de Dados, Recuperação e Busca de Informação objetiva investigar técnicas e abordagens para a descoberta inteligente de conhecimento. Na área de Análise de Redes Sociais, almeja estudar técnicas e abordagens para a exploração das características das relações sociais para automatizar mecanismos de recomendação. Na área de Análise de Sentimentos, a partir de um estudo multidisciplinar que considera a teoria da Psicologia denominada “Análise do Comportamento”, busca a inferência de alguns dos aspectos relacionados ao conceito de “Sentimento”, por exemplo, emoções e opiniões. Na área de gamificação, tem-se a possibilidade de criar mecanismos que utilizem elementos do contexto de “jogos” em ambientes de vivência virtuais, amplificando o estabelecimento das relações, promovendo a autonomia e a fidelidade do usuário.
