Apresentação SIMCOP - SIMCOP – Framework para Análise de Similaridade em Sequências de Contextos.

Esse foi um dos meus primeiros artigos lidos e apresentados no Mestrado, SIMCOP – Um Framework para Análise de Similaridade em Sequências de Contextos.

1. Apresentação: Paulo Henrique Santini
SIMCOP:
Um Framework para Análise de Similaridade em Sequências de Contextos
SIMCOP – Um Framework para Análise de
Similaridade em Sequências de Contextos

Programa Interdisciplinar de Pós-Graduação em
Computação Aplicada
Mestrado Acadêmico


Disciplina Tópicos Avançados e Sistemas Distribuídos
Professor Dr. Cristiano André da Costa
Tiago Wiedemann, Jorge L. V. Barbosa, Sandro J. Rigo
Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)
Av. Unisinos, 950 - São Leopoldo - RS – Brazil
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2. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
Simulation analysis of lot streaming in job shops
with transportation queue disciplines
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Roteiro
•Introdução :
Motivação;
Definição do Problema;
Objetivos;
Definições;
•Trabalhos Relacionados;
•Apresentação do Modelo :
Comparação de duas sequências de contextos;
Diagramação;
•Implementação e Avaliação :
Protótipo SIMCOP;
REBASS;
U-LIBRARY;
•Conclusões e Trabalhos Futuros;

Apresentação: Paulo Henrique Santini
REeBaSS: Recomendação Baseada em Similaridade de Sessões.
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3. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Introdução - Motivação

•Desenvolvimento de técnicas que visam integrar a TI ao cotidiano das pessoas.
(WEISER, 1991).

•Possibilidade de desenvolvimento de aplicações Sensíveis ao Contexto.
Qualquer informação que permita caracterizar a situação de entidades que
sejam importantes na interação: USUÁRIO -> PACIENTE.

•Atender ao requisito de agir de forma pró-ativa, possuir recursos para
reconhecimento de contexto atual. (SATYANARAYANAN, 2001).
Necessidade de representar os contextos e armazená-los, gerando diversas
bases de dados que armazenam as sequências de contextos obtidos com o
decorrer do tempo.








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4. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Introdução – Definição do Problema

•A análise de similaridade em sequências de contextos torna-se uma questão
desafiadora para pesquisas nas áreas: Computação Ubíqua e Engenharia de
Software.

•Inúmeros problemas devem ser tratados em softwares que necessitem deste tipo
de análise:
I.É possível quantificar a similaridade ?
II.Qual a melhor métrica de similaridade para cada caso ?
III.Existe uma métrica única de similaridade que trate todos os casos ?
IV.Como lidar com a natureza heterogênea dos dados contextuais ?
V.Como tratar as variações dos dados contextuais ao longo do tempo, para se
chegar a um valor de similaridade global entre duas sequências ?
VI.Como utilizar as ontologias para determinação de similariade semânticas ?
VII.Como identificar quais informações são mais relevantes para análise de
similaridade ?
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5. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Introdução – Objetivos


•Todas essas dificuldades justificam a especificação de um framework extensível e
adaptável/configurável, capaz de encapsular diferentes técnicas de análise de
similaridade entre sequências de contextos e oferecer uma interface unificada
para aplicações.


•Foram definidos os 5 objetivos específicos para a implementação:
I.Avaliar os fundamentos teóricos da área;
II.Identificar e comparar os trabalhos relacionados;
III.Especificar o modelo do framework;
IV.Implementar um protótipo do framework;
V.Validar o modelo a partir do protótipo;

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6. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Introdução – Definições
•Figura mostra o relacionamento
entre os conceitos estudados para o
embasamento da especificação do
modelo proposto: SIMCOP.

1 – Computação Ubíqua;
2 – Aplicações Sensíveis ao Contexto;
3 – Sequências de Contextos;
4 – Representação de Contextos;
5 – Ontologias;
5 – Relacionamentos Semânticos;
6 – Séries Temporais;
6 – Variáveis Quantificáveis;
7 – Similaridade
8 – Temas Abordados;


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7. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Introdução – Definições
2 – Aplicações Sensíveis ao Contexto:

•Funcionamento orientado pelo contexto atual do
usuário;
•Divididas em contínuas ou discretas:
Contínuas as informações apresentadas ao usuário
são atualizadas constantemente;
Discretas são diferentes contextos, exibidos sempre
que o usuário entra em um novo contexto;

“Qualquer informação que possa ser usada para
caracterizar a situação de entidades consideradas
importantes para a interação USUÁRIO -> PACIENTE.
São tipicamente: Localização, identidade, estado de
pessoas, grupos e objetos físicos e computacionais.”

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Introdução – Definições
3 – Trilhas, Históricos ou Sequências de Contextos:
4 – Representação de Contextos:

•DRIVER, CLARKE (2004) – “Uma coleção de
localização acompanhadas de informações
associadas e uma ordem recomendada de visitação”

•Na dissertação foi utilizado o termo “sequências de
contextos” para se referir a qualquer contexto que
foram ou serão visitados. O termo “trilha” refere-se a
qualquer sequência de itens, documentos, e o foco
da dissertação é em trilhas de contextos. O termo
“histórico” implica análise de eventos ocorridos no
passado.



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9. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Introdução – Definições
5 – Ontologias:
•GRUBER (2008) “Um conjunto de primitivas
representacionais com as quais é póssível modelar o
conhecimento ou discurso.” Primitivas correspondem
as: classes, atributos e relacionamentos entre
classes.


5.1 – Relacionamentos Semânticos:
•A linguagem OWL (Web Ontology Language) é um
padrão formal de ontologias, criado pelo W3C e
baseado em linguagem DAML + OIL.
•A OWL possui 3 linguagens: OWL Lite, OWL DL, OWL
FULL.


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10. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Introdução – Definições




6 – Séries Temporais:
•Conjuntos de observações ordenadas
cronologicamente, como por exemplo: medição de
variáveis durante um período de tempo, isso leva a
criação destes conjuntos.


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Introdução – Definições
7 – Similaridade:

•DTW (Dynamic Time Warping) possui aplicações na
análise e similaridade em diversos tipos de séries
temporais. Exemplo: Reconhecimento da fala, onde é
mapeado ondas sonoras e feito o reconhecimento de
palavras comparando a similaridade com palavras já
armazenadas.









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Trabalhos Relacionados
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•Existem duas posssibilidades para análise de similaridade:
I.Comparar diretamente o nome das categorias em cada momento;
II.Utilizar ontologia que descreva relações entre as categorias, permitindo
avaliar o grau de semelhança entre duas categorias distintas.

•Nas pesquisas realizadas não foram encontrados trabalhos que fizessem uso de
ontologias para avaliar a similaridade semântica entre duas sequências de
contextos.

•Inicialmente foram selecionados os trabalhos das linhas de pesquisa discutidas nos
parágrafos anteriores que aparentavam possuir relação com a proposta. A lista
completa dos trabalhos analisados está descrita no Apêndice A. Trabalhos cujo foco
não era a análise de similaridade foram descartados, e trabalhos que abordavam
similaridade de forma geral e não especificamente sobre similaridade em
sequências de contextos foram considerados como possíveis referências para a
fundamentação teórica.

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Trabalhos Relacionados
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Trabalhos Linha
de Pesquisa
Foco não era:
Análise Similaridade
Abordagem Geral
Similaridade

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Apresentação do Modelo - Comparação Sequências Contexto
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•Especificação de um framework para auxiliar o desenvolvimento de aplicações que
necessitem analisar similaridade entre sequências de contextos.
•Aluno (Entidade A) e Professor (Entidade B). As linhas no mapa correspondem ao
percurso (position) percorrido por ambas as entidades dentro do campus da
Unisinos. Os pontos em cada linha correspondem a Places of Interest (POI)
visitados por cada entidade durante o percurso (location), o horário (time) da
visitação e a atividade (situation) na qual a entidade estava envolvida.
•Ocorrem três similaridades entre as sequências:
I.A primeira é o ponto de início de cada sequência, onde apesar da posição e
do horário serem diferentes, as atividades são as mesmas e são exercidas por
ambas as entidades no mesmo tipo de POI (Estacionamento). Considerando-
se este cenário, é possível inferir que ambas as entidades, ao chegarem ao
campus, estacionam os seus veículos em um estacionamento.
II.A segunda similaridade ocorre às 19:00, onde ambas as entidades estão
jantando, no mesmo local, e fisicamente próximas.
III.A terceira similaridade ocorre às 19:30, onde ambas as entidades estão, ao
mesmo tempo, em um mesmo tipo de POI, no caso uma sala de aula,
embora estejam em atividades diferentes e fisicamente distantes.

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16. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Apresentação do Modelo – Diagrama de Domínio
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•Cada sequência de contextos pertence a uma entidade, que por sua vez deve ter
uma identificação única durante o processo de análise de similaridade, e é descrita
por um nome e uma lista de atributos.

•Cada registro pode descrever os dados contextuais em quatro dimensões:
TimeDescription: Tempo informado nos campos start e end;
Location: Identifica posição geográfica (latitude, longitude e elevação) e
localização (Casa, Trabalho, Escola);
Situation: Lista de variáveis que descrevem o estado, situação ou atividade
atual, apontados por um registro.
ExtendedData: Informações adicionais, que podem ser úteis em algumas
análises;

Diagrama de Domínio - SIMCOP

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18. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Apresentação do Modelo – Diagrama de Casos de Uso
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•Os desenvolvedores “clientes” devem inicialmente desenvolver uma classe que
implemente a interface “Sequence-Source”. Está é responsável por acessar os
dados originais da aplicação. Independente do local onde estes estiverem
armazenados.


Diagrama de Casos de Uso - SIMCOP

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20. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Apresentação do Modelo – Componentes Interface - SIMCOP
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•Responsáveis por fornecer a interface para as aplicações clientes, gerenciar a
configuração de parâmetros operacionais, carregar os dados das sequências de
contextos, executar tarefas de pré e pós processamento e executar a análise da
similaridade.


Componentes Interface - SIMCOP

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22. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Apresentação do Modelo – Diagrama de Sequências - SIMCOP
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•Mostra o funcionamento das classes responsáveis por executar a seleção e carga
das sequências de contextos. A aplicação (cliente) deve implementar a interface
“SequenceSource”.
•5 métodos que devem ser implementados:

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Diagrama de Sequência de Análise Similaridade:

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Apresentação do Modelo – Implementação e Avaliação
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•O SIMCOP foi desenvolvido em JAVA;
•O que precisei baixar ?
•Código Fonte:
•Framework - SIMCOP
•https://docs.google.com/file/d/0ByCLHNkDtJbMWnc3T0NjTmliQ28/edit
•Por ser uma biblioteca deve utilizar outras aplicações:
•CityMovement
•https://docs.google.com/file/d/0ByCLHNkDtJbMUFNETUdCWk9FVUU/edit
•Analisar similaridade sobre uma base de dados:
•Crawdad – Base de Dados
•http://crawdad.cs.dartmouth.edu/~crawdad/rice/ad_hoc_city/
•Foram desenvolvidos duas aplicações para avaliação do modelo:
I.REBASS – Um sistema de recomendação de objetos de aprendizagem
baseado em similaridade de sessões;
II.Um componente de Filtragem Colaborativa para o modelo U-Library;
(Biblioteca Ubíqua implementado para avaliação na UNIVATES)

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26. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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Modelo Proposto

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•Para calcular a função de distância entre os OA foi desenvolvida uma técnica que
compara a área temática de cada objeto, retornando valor entre 0 e 1.
•X e Y neste caso são os OA a serem comparados.




•O objetivo é reduzir a quantidade de falsos positivos durante a comparação.




Ciências
Física
Teoria Atômica

Objeto X

Ciências
História da Ciência
Teoria Atômica

Objeto Y
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Modelo Proposto






•Definida Função distância, Utiliza a DTW para calcular a similaridade das
sequências. Nesse caso, bom limitar quantidade de sessões comparadas, pegando
as mais recentes ou as com perfis de usuários mais similares. Retorna as sessões
mais similares à sessão atual com relação a sequência de OA consultados. Obtêm
uma lista de OA similares e faz a recomendação ao usuário.



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Implementação e Avaliação
•O protótipo desenvolvido em JAVA.
•Banco de Dados PostgreSQL.
•E a técnica do DTW foi utilizado o framework OpenSource FastDTW.
•Os dados para realização do experimento foram obtidos a partir dos logs de acesso
ao sistema Moodle do curso de Sistemas de Informação das Faculdades Integradas
de Taquara/RS. Agosto/2012 a Agosto/2013.

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Curso
Módulo do
Curso
Criando uma hierarquia
para identificação da área
temática de cada OA.
Alunos
Identificador
de Sessão
Usuário
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Implementação e Avaliação
•11.039 sessões de usuários (eixo X) EM 33.778 registros de acessos a OA (eixo Y)
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Maior sessão
154 registros
Maioria com
menos 25
registros
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11.039 Sessões
400 a 500 por segundo.
Similar sessão corrente
Valor distância 2.0 DTW
Objeto recomendado
Área temática
Sessão
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Conclusões e Trabalhos Futuros

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•Um modelo totalmente adaptável, configurável;
•Permite definir processos de análise de similaridade independente da aplicação.
•Desenvolvimento e validações de outras ideias já propostas e muito importantes;

•Trabalhos futuros:
I.Uso de Ontologias;
II.Outras visões quanto a análise de similaridade;
III.Aperfeiçoar o tempo de resposta do framework;

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Um Modelo para Recomendação de Objetos de
Aprendizagem Baseado em Similaridade de Sessões -
REBASS
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Obrigado pela atenção !


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