Um modelo baseado em ontologia para suporte a tarefa intensiva em conhecimento de recomendação

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2015.A evolução da Web tem propiciado uma mudança no comportamento de seus usuários, de consumidores para produtores de informação. Esta mudança trouxe consigo alguns desafios, dentre eles, o aumento exponencial de conteúdo, o que em muitos contextos promove dificuldades de escolha por parte dos usuários. A partir deste cenário iniciaram-se estudos com a finalidade de contribuir na filtragem do excesso de informação, surgindo os Sistemas de Recomendação. Com a evolução dos Sistemas de Recomendações surgiram diversas abordagens com o intuito de atender as demandas existentes. Uma dessas abordagens utiliza-se de estruturas semânticas sendo classificada como Sistemas de Recomendação baseados em Conhecimento. Em sua maioria fazem uso de ontologias e realizam recomendações a partir do conhecimento de um domínio específico. Porém, utilizadas de forma isolada as ontologias de domínio não possuem a capacidade de suportar o processo de recomendação como um todo. Diante disso, o presente trabalho propõe um modelo de representação do conhecimento capaz de lidar com a tarefa intensiva em conhecimento de recomendação. A partir desta premissa uma metodologia de construção de ontologias foi utilizada para modelar uma ontologia de domínio. Adicionalmente, foi proposta uma ontologia de tarefa de modo que tarefas genéricas possam ser especificadas. A integração das ontologias possibilitou que algumas abordagens de recomendação fossem executadas. O modelo proposto demonstra-se consistente uma vez que foi capaz de responder as questões de competências elaboradas na fase de modelagem. Apresenta também, a capacidade de tratar itens de forma genérica, podendo ser aplicado em diversos contextos. Ressalta-se ainda que a integração entre as ontologias de domínio e tarefa se mostra adequada, propiciando recomendações que visam auxiliar no processo de decisão.Abstract : The evolution of the Web has promoted a change in the behavior of its users from consumers to producers of information. This change brought with it some challenges, among them, the exponential growth of content which in many contexts generates difficulties of choice for users. From this scenario studies were started in order to contribute on information filtering, so emerging the Recommender Systems. With the development of it appeared several approaches to meet the existing demand. One of these approaches makes use of semantic structures being classified as Knowledge-based Recommender Systems. Mostly makes use of ontologies and carry out recommendations from the knowledge of a specific domain. However, if used alone domain ontology does not have the ability to support the recommendation process as a whole. Therefore, this work proposes a knowledge representation model able to handle the knowledge intensive task on recommendation. From this premise a methodology for building ontology was used to build a domain ontology. In addition, we propose an ontology task aiming to specify tasks in a generic way. The ontologies integration enabled that some recommendation approaches were implemented. The proposed model has demonstrated consistency since it was able to answer the competence questions elaborated in the modeling phase. It also shows the ability to process items generally, supporting its application in different contexts. Finally, we state that the integration of domain and task ontologies seems adequate providing recommendations to assist in decision making process