Bacharelado em Sistemas de Informação (Sede)
URI permanente desta comunidadehttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/12
Siglas das Coleções:
APP - Artigo Publicado em Periódico
TAE - Trabalho Apresentado em Evento
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
Navegar
Item A utilização de Game Learning Analytics em um Serious Game voltado ao turismo(2020-11-05T03:00:00Z) Spinelli, Christian Rabelo do Nascimento; Cysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0534822491953359; http://lattes.cnpq.br/7006082986551649O mercado de jogos digitais vem se consolidando no Brasil e o seu poder de capturar a atenção dos jogadores possibilita que jogos sejam utilizados de forma educacional, com o desenvolvimento de Serious Games. Serious Games são jogos que não têm apenas o objetivo de entreter, mas também de ensinar o jogador, inclusive com relação ao turismo. Que tem como objetivo ensinar características e costumes de lugares para seus habitantes e turistas. O objetivo do Game Learning Analytics é obter informações e analisar dados dos Serious Games com a finalidade de melhorar sua funcionalidade e medir o aprendizado. Existem várias formas de aplicar Game learning Analytics em um Serious Games e uma dessas formas é a utilização de quizzes e mini-games em paralelo ao jogo principal, dentro dessa abordagem o jogador deve ter uma missão principal no jogo que o estimule a jogar e obter recursos para progredir no jogo, em decorrência disso ter acesso aos mecanismos de aprendizagem. A partir dessa abordagem, neste trabalho descrevo o desenvolvimento de um Serious Games voltado ao turismo com a utilização de Game Learning Analytics.Item Ações para diminuição do número de cancelamentos de uma empresa do setor fitness (ESF)(2024-02-08T03:00:00Z) Macena, Jean Karlos Clemente de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/1965699603282309Após uma análise que revelou um aumento significativo no número de cancelamentos de assinaturas, a equipe de negócios do ESF realizou um estudo detalhado junto aos seus clientes para identificar as principais causas dessas desistências. Foi constatado que as razões mais recorrentes eram os valores mensais elevados e a necessidade de realocação para outras cidades ou estados, muitas vezes relacionada a motivos como trabalho ou faculdade. Com base nessas descobertas, foi concebida uma solução para aprimorar a retenção de clientes durante o processo de cancelamento. Caso o cliente mencionasse que a principal razão era de ordem financeira, seria oferecida uma opção especial chamada ”Downgrade”, permitindo que o membro optasse por um plano com menos recursos, porém com um preço mais acessível por possuir um desconto de retenção, ao invés de finalizar a filiação. Além disso, outra medida adotada foi a implementação da transferência de membros entre unidades, garantindo que os eventuais descontos mantidos na unidade de origem fossem preservados. Para viabilizar essas mudanças e aperfeiçoar a comunicação com os fornecedores externos, uma solução técnica foi desenvolvida, utilizando tecnologias como Java Spring Boot, AWS, Banco de Dados e outras ferramentas essenciais para a orquestração do processo. Com essas iniciativas, o cliente A almeja aprimorar a experiência dos clientes, reduzir o número de cancelamentos e, consequentemente, aumentar a satisfação geral com os serviços oferecidos. O objetivo é criar uma abordagem mais centrada no cliente, permitindo que eles tenham flexibilidade e opções personalizadas que atendam às suas necessidades e orçamento.Item Acompanhamento preventivo e agendamento de pacientes com câncer utilizando programação inteira e matroides(2023-04-26T03:00:00Z) Oliveira, Estéfane Paula Bezerra de; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/7916017096302322Dentro do contexto de crescimento do número de casos de câncer globalmente, modelos de otimização podem ajudar médicos e profissionais de saúde a garantir a melhor utilização dos recursos disponíveis. Este trabalho apresenta dois modelos de otimização restrita, um para a priorização de pacientes para o acompanhamento preventivo de câncer cervical e outro para o escalonamento de pacientes oncológicos em tratamento, ambos utilizando programação inteira e AMPL. Além disso, é apresentada uma resolução do modelo de escalonamento de pacientes utilizando matroides. Os modelos foram testados em instâncias geradas aleatoriamente, obtendo como resultado uma lista de pacientes hipotéticos prioritários para execução de exames, bem como uma lista de pacientes agendados em seus respectivos turnos.Item Alagamentos e Inundações - Uso de visualização geométrica para análise de risco associados ao volume de chuva e altura das marés na cidade do Recife(2022-06-06T03:00:00Z) Gomes, Igor de Melo Laurentino; Bocanegra, Silvana; Albuquerque, Jones Oliveira de; http://lattes.cnpq.br/1220553574304474; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/3909324432072958Este trabalho tem por finalidade apresentar um modelo de diagrama de risco relacionado à ocorrência de enchentes e alagamentos na cidade do Recife. Artefatos visuais que podem ser utilizados como fonte de informação e apoio a tomada de decisões, prevenção de desastres e ações pontuais de mitigação de efeitos colaterais provocados por eventos adversos relacionados às chuvas são os resultados esperados para este artigo. Para atingir o objetivo principal, foi utilizado o modelo de cálculo de risco para a propagação da COVID-19 elaborado pelo IRRD em parceria com a Universidade Politécnica da Catalunya, que foi adaptado para a temática climatológica. Os resultados apresentados foram coletados em um dia de grande precipitação de chuva na Região Metropolitana do Recife, o que colaborou para a captura de evidências de que o modelo proposto é de fato aplicável.Item Alocação otimizada de horários acadêmicos com disponibilidade restrita de professores usando algoritmos genéticos(2022-06-01T03:00:00Z) Demiro, Matheus Paulo dos Santos; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587; http://lattes.cnpq.br/8926398361586659A geração de horários acadêmicos é uma das atividades mais complexas e árduas enfrentadas pelas instituições de ensino no começo de cada período letivo. Na maioria dos casos, a solução encontrada para esse problema, comumente chamado na literatura de “timetabling”, é realizada de forma manual, o que torna o processo muito cansativo e moroso para as instituições. Este problema e considerado um grande desafio da otimização combinatória, devido ao amplo conjunto de variáveis e restrições envolvidas, sendo considerado um problema NP-Completas, onde não existe a possibilidade de encontrar uma solução por meio de métodos convencionais de programação. Este artigo trata do uso de técnicas de algoritmos genéticos para encontrar uma solução ótima ao problema do escalonamento de horários acadêmicos que leve em consideração as restrições do corpo discente e corpo docente, a fim de favorecer o rendimento acadêmico dos alunos e se adequar a disponibilidade dos professores. Para este trabalho espera-se desenvolver um algoritmo genético que seja capaz de obter resultados válidos que atendam as restrições do problema em um espaço de tempo razoavelmente considerável. Tecnicamente falando, é esperado que o algoritmo a partir de um conjunto de dados de entrada processe e retorne uma solução que possua o maior valor de aptidão - menor número de infrações cometidas - dentre as gerações de indivíduos (soluções). Este artigo usa como base de dados a grade do curso de Sistemas de Informação da Universidade Federal de Rio Grande Norte. Após modificações na base e realizados os experimentos o algoritmo genético mostrou-se eficiente e conseguiu cumprir com os objetivos, gerando horários acadêmicos adequados e compatíveis com as restrições estabelecidas.Item An implementation of a mathematical-computational method for the detection and treatment of financial outliers in higher education(2023-09-06T03:00:00Z) Freitas, Nathan Cavalcante; Gouveia, Roberta Macêdo Marques; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224; http://lattes.cnpq.br/1613649528791400O Censo da Educação Superior ocorre anualmente, coletando dados de Instituições de Ensino Superior (IES) no Brasil. Diferentes fatores podem levar a anomalias ou outliers em alguns destes dados coletados. Este trabalho propõe um método matemático-computacional para detectar e tratar valores financeiros atípicos das IES. Para tanto, adota-se as análises univariadas e bivariadas dos dados. Foram analisados dados de despesas e receitas das IES do Censo de 2016 a 2019. Esta análise revelou que 204 de 2.224 IES, aproximadamente 10%, reportaram algum dado atípico.Item Análise comparativa de ferramentas de testes automatizados de ponta a ponta em ambientes de aplicações web(2024-03-11T03:00:00Z) Farias, Guilherme Carneiro de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504Num contexto onde o software ocupa um espaço cada vez mais relevante e complexo na sociedade, é de extrema importância viabilizar meios para que ele seja desenvolvido com qualidade. Um desses meios são os testes automatizados e, no cenário atual, observamos o surgimento de uma variedade de ferramentas nesta área, cada uma com suas nuances e funcionalidades únicas. Diante dessa diversidade de opções, esta pesquisa compara as principais ferramentas de automação de testes ponta a ponta em ambientes de aplicações web, visando facilitar a escolha da mais adequada para cada projeto. O referencial teórico inclui conceitos de Qualidade de Software, Teste de Software e Ferramentas de Arquitetura e Automação de Testes. Três ferramentas foram identificadas e avaliadas: Selenium WebDriver, Cypress e Playwright. O método de pesquisa é exploratório e descritivo, combinando abordagens qualitativas e quantitativas. Os resultados indicam que o Playwright apresenta a melhor combinação de recursos para testes automatizados de ponta a ponta em aplicações web.Item Análise da utilização de aprendizado de máquina na redução do volume de alertas benignos(2019) Simião, Augusto Fernando de Melo; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/0529129636604731Para auxiliar no combate a ataques cibernéticos, Managed Security Services Providers (MSSPs) usam SIEMs (Security Information and Event Management). SIEMs são capazes de agregar, processar e correlacionar vastas quantidades de eventos provenientes de diferentes sistemas, alertando analistas de segurança da existência de ameças, tais como vírus de computador e ataques cibernéticos, em redes de computadores. No entanto, SIEMs são conhecidos pelas altas taxas de alertas benignos (alertas que não representam ameaça) em relação aos malignos (alertas que representam ameaça). Devido aos altos volumes e predominância de falsos alertas, o analista passa a ignorar alertas como um todo, o que inclui aqueles que representam incidentes em potencial, aumentando assim o risco da rede ser comprometida. Esse fenômeno é conhecido como fadiga de alerta e tem sido alvo frequente da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para a redução dos volume de alertas benignos. SIEMs modernos utilizam aprendizado de máquina, na correlação de eventos, para que apenas alertas que realmente representam possíveis ameaças sejam reportados. No entanto, essa correlação não leva em conta a deliberação do analista de segurança, permitindo assim que os SIEMs continuem gerando alertas previamente identificadas como benignos. Este trabalho investiga a utilização dos algorítimos Naïve Bayesian Learning, Árvore de Decisão e Random Forest, para a redução do volume de alertas benignos, utilizando alertas previamente identificados por analistas, ao invés da corrente de eventos que geram tais alertas. Dessa forma, foi possível mostrar, através de experimentos, que técnicas de aprendizado de máquina supervisionado podem ser aplicadas na identificação e alertas benignos previamente analisados.Item Análise das dinâmicas de transmissão da Mpox em Pernambuco através do uso de Modelo SEIQR com otimização de parâmetros(2022-11-23T03:00:00Z) Pessoa, Wagner Palacio; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/0525335441263931Nos últimos anos, em decorrência da pandemia da COVID-19, ficou evidente a importância da acurácia de resultados de estudos relacionados a evolução e propagação de doenças, a fim de que autoridades científicas e governamentais obtenham insumos suficientes para tomar decisões rápidas na contenção e prevenção de epidemias e amortizar seus efeitos na sociedade e economia o quanto antes. No fim de Julho de 2022, o surto da Mpox (Monkeypox) foi declarado como uma emergência de saúde global pela OMS, acenando a uma possível volta ao estado de alerta para uma nova pandemia. Este trabalho visa analisar as dinâmicas de transmissão deste vírus em Pernambuco utilizando o modelo epidemiológico compartimental SEIQR (Suscetíveis, Expostos, Infectados, em Quarentena e Recuperados), com dados disponíveis no período de 12 de Julho e 3 de Novembro de 2022. As simulações foram realizadas com a Wolfram Language. Foram realizados experimentos com ajuste manual dos parâmetros do modelo por uma interface gráfica e também considerando o ajuste dinâmico ao longo de intervalos de tempo, usando uma função de otimização não-linear. Os resultados obtidos sugerem uma possível regressão no espalhamento do vírus no estado em meados de Dezembro de 2022 e Janeiro de 2023.Item Análise de dados coletados para a melhoria de uma suite de testes em um site de e-commerce(2024-03-08T03:00:00Z) Lubambo, Manoela Timossi; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/5743969633597802A qualidade é importante na Engenharia de Software para que os sistemas mantenham e cumpram os requisitos especificados, sejam confiáveis, eficientes e livres de defeitos. A garantia desta é feita através de uma série de padrões, práticas e processos. Como parte essencial do processo de garantia de qualidade, os testes de software têm o propósito de verificar a conformidade do software com os requisitos funcionais e não funcionais estabelecidos, tais como desempenho, segurança, usabilidade, confiabilidade, entre outros. Eles são conduzidos através da execução do software sob condições controladas, utilizando técnicas e estratégias específicas para detectar problemas e garantir sua correção. Uma de suas diversas abordagens dá-se através da automação de testes. Neste trabalho, é feito um relato detalhado sobre o processo de automatização de uma suite de testes, destacando os desafios enfrentados ao longo deste processo. E, é realizada uma análise minuciosa dos dados coletados referentes a automação e, por meio dessa análise, busca-se identificar a raiz dos problemas relacionados à falta de eficácia da automação apresentada onde são apontadas possíveis melhorias com base nos resultados obtidos, visando otimizar a eficácia do processo de automação de testes.Item Análise de dados de redes Wi-Fi por meio de redes de correlação(2021-12-17T03:00:00Z) Ferreira, Anderson dos Santos; Goncalves, Glauco Estacio; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722A crescente utilização de redes Wi-Fi tem gerado um grande volume de dados que possibilitam estudos para analisar o comportamento humano. Um dos meios de estudar estes dados é através de uma rede complexa criada a partir de coeficientes correlação. Dados da rede Wi-Fi da UFRPE foram coletados durante 6 dias, a criação de séries temporais permitiu a análise dos gráficos de ocupações dos prédios do campus Sede, assim possibilitando a criação de redes complexas com base em coeficientes de correlação. Os gráficos de ocupação mostraram os horários e prédios com as maiores ocupações para cada dia, enquanto que as métricas das redes complexas mostrou uma forte correlação de prédios com valores de grau distintos.Item Análise de performance de algoritmos estocásticos aplicados ao problema do caixeiro viajante(2024-10-09T03:00:00Z) Lima, Lucas Gabriel Oliveira Sales; Monteiro, Cleviton Vinícius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/7636465842833021Algoritmos de otimização são ferramentas cada vez mais relevantes nas empresas modernas por serem capazes de otimizar processos e recursos, garantindo resultados mais eficientes e com processamento em tempo hábil para tomada de decisão. A comparação destes algoritmos é o processo comum durante seus estudos de adoção. Entretanto, a utilização de metodologias complexas muitas vezes pode levar à escolha de um algoritmo impreciso, pois seu resultado pode não refletir a realidade de uma empresa que busca implementar aplicações com recursos limitados. Tendo em vista esta problemática, surge a necessidade de avaliar estes algoritmos sob uma nova ótica. O objetivo principal deste trabalho é propor uma reflexão acerca da forma que experimentos em algoritmos são conduzidos. O presente estudo realizou experimentos com algoritmos de otimização utilizando recursos computacionais semelhantes àqueles encontrados na maioria das empresas, comparando com um outro trabalho no qual foram utilizados otimizações e tunings nesses mesmos algoritmos. Para o experimento, foi utilizado o problema do caixeiro viajante, através de 15 benchmarking dividido em 3 categorias, de acordo com o tamanho de cada artigo. Ao final foram obtidas métricas estatísticas do desempenho de cada algoritmo que, comparadas com o artigo de referência, obtiveram tempos de execução menores, sem comprometer a precisão dos resultados. Algoritmos probabilísticos possuem grande importância financeira para empresas com necessidades de gerir recursos rapidamente, tais como aeroportos e estaleiros. Sendo assim, a escolha adequada de parâmetros fornece uma visão mais acurada da realidade.Item Análise de sentimentos dos tweets relacionados ao Superior Tribunal Federal no ano de 2019(2022-11-10T03:00:00Z) Cadengue, Guilherme Lapa de Araújo; Andrade, Ermeson Carneiro de; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/8502533221842320As redes sociais desde suas origens afetaram todos os usuários da Internet. Redes sociais, como o Twitter fornecem um novo modo de comunicação, interação e principalmente uma forma de expressar opiniões sobre os diversos eventos da vida em sociedade, consequentemente possibilitam geração de conteúdo. Conhecer as opiniões dos brasileiros sobre instituições públicas é muito importante para o engajamento das pessoas na sociedade, como forma de agentes participantes nas decisões que afetam todos os indivíduos, ou seja, é uma forma de inclusão social. A aplicação da Análise de sentimentos é realizada em diversas áreas para extrair o teor da opinião pública. Este trabalho visa identificar os sentimentos da população brasileira sobre o Superior Tribunal Federal do Brasil através dos conteúdos de tweets publicados entre Janeiro e Dezembro de 2019. Para isso foram coletados os tweets no período, os quais foram pré-processados, classificados e analisados. Os resultados mostram opiniões bastante polarizadas, mas que predominam, de forma geral, opiniões negativas em relação ao STF (estimativa em 51,7%).Item Análise de sentimentos em reviews de jogos digitais da Plataforma Steam(2024-09-26T03:00:00Z) Albuquerque, Júlia de Melo; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584A análise de sentimento é uma área que investiga as expressões emocionais da linguagem humana, buscando compreender as necessidades e opiniões subjacentes expressas em textos. Sua complexidade existe na habilidade de discernir não apenas o conteúdo textual, mas também as matrizes emocionais implícitas. Com o avanço tecnológico, a facilidade de expressar a opinião publicamente se dissemina por diversos meios, sendo campo dos jogos online uma vertente que atrai inúmeras publicações de jogadores sobre os diversos títulos disponíveis. No entanto, essa diversidade de públicos e temas torna desafiador compreender o sentimento expresso que permeia esse universo. O objetivo deste estudo é aplicar técnicas de análise de sentimento em avaliações de jogos digitais, adotando uma abordagem focada em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e bibliotecas pre-polarizadas, a fim de identificar o melhor caminho de classificação capaz de discernir os sentimentos expressos pelos usuários nas avaliações. Nessa operação está sendo considerada uma abordagem com todas as opiniões e outra focada em gênero específico de cada jogo. Essa análise foi conduzida por meio da exploração de dados provenientes de uma empresa de distribuição de jogos online (Steam), seguindo com uma preparação desses dados devido às particularidades presentes nos registros. Os resultados revelam que os modelos de aprendizado de máquina superam as abordagens tradicionais, como a utilização da biblioteca VADER, apresentando uma precisão maior em aproximadamente 10% nas capturas, observou-se uma diferença de 20% a mais em métricas como recall e F1-score. Esse estudo representa uma contribuição analítica para a área da análise de sentimento, destacando a capacidade do modelo construído em lidar com a complexidade da linguagem humana.Item Análise de sentimentos em Tweets relacionados ao desmatamento da Floresta Amazônica(2021-12-17T03:00:00Z) Silva, Vinicius José Paes e; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/7437953784606274A Floresta Amazônica está sendo devastada no maior ritmo dos últimos anos. Em 2021, Amazônia registra o maior acúmulo de desmatamento em 5 anos, passando de 13 mil km2 entre agosto de 2020 a julho de 2021. Um aumento de 22% no desmatamento, em relação ao mesmo período do ano anterior, sendo o maior número desde 2006. Embora muitos trabalhos abordem o tema de desmatamento, nenhum deles foca em analisar os sentimentos da população brasileira com relação ao tema. Este trabalho apresenta uma análise dos sentimentos dos usuários brasileiros do Twitter relacionados ao desmatamento da Floresta Amazônica através da mineração de texto do Twitter e busca entender como os usuários brasileiros opinam e dialogam sobre a desmatamento da Floresta Amazônica. Os resultados revelam que os usuários brasileiros tendem a reagir a acontecimentos relacionados ao desmatamento da floresta Amazônica no Twitter e, que em sua maioria, os usuários apresentam sentimento negativo sobre o tema, alcançando picos de aproximadamente 60% dos tweets em determinado momento.Item Análise de Sentimos de Tweets Relacionados ao Uso de Máscara Durante a Pandemia da Covid-19 no Brasil(2022-10-07T03:00:00Z) Oliveira, Felipe de Araújo Morais Vilar; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972O mundo recentemente passou por uma crise mundial. A pandemia do COVID-19 teve seu inicio em uma cidade chinesa chamada Wuhan em meados de dezembro de 2019 e se alastrou pelo mundo tendo infectado mais de 596 milhões de pessoas e causando cerca de 6,68 milhões de fatalidades. Como o vírus da COVID-19 tem grande parte de sua proliferação o e contagio feito por vias aéreas, especialistas e estudiosos da área da saúde recomendaram que toda a população utilizasse máscaras em uma tentativa de frear o número de casos, criando uma barreira física para tentar reduzir a disseminação das gotículas respiratórias que servem como meio de disseminação do vírus. O uso de máscaras no Brasil foi adotado no início de abril do ano de 2020, porém sua obrigatoriedade só começou por volta do final de maio do mesmo ano. No entanto, a desinformação sobre o uso da máscara facial gerou grande controvérsia, dúvidas e desconforto entre a população brasileira. Este trabalho visa analisar os sentimentos da populaçãoo brasileira quanto ao uso das máscaras como EPI(Equipamento de Proteção Individual) através de postagens(tweets) retiradas do Twitter. Os resultados revelam que uma média de 89,3% dos tweets relacionados a máscaras faciais eram neutros. Em sua maioria, esses tweets neutros mostram o incômodo da população brasileira em utilizar as máscaras, porém, ao mesmo tempo, aceitando a necessidade de seu uso em uma tentativa de reduzir o contágio da COVID-19.Item Análise quantitativa entre métodos de estimativa da evapotranspiração horária integrada e diária no Brasil(2018) Andrade, Danyllo Gomes Figueredo de; Gonçalves, Glauco Estácio; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722; http://lattes.cnpq.br/9219132484229871A evapotranspiração é a fusão de dois processos naturais de perda de água do solo,que são: evaporação e transpiração. A evaporação consiste na mudança de estado da água que está contida no solo, passando do estado líquido para o gasoso. Por sua vez,a transpiração das plantas ocorre quando o vegetal realiza o processo de nutrição. As informações quantitativas de tais processos proporcionam uma lâmina de água mais precisa que auxiliam na resolução de problemas que envolvem o manejo de água na agricultura. A equação de Penman-Monteith FAO56 possibilita o cálculo da estimativa da medida da evapotranspiração de referência em um dia a partir dos dados horários somados ao longo de 24 horas e a partir de dados diários.O objetivo principal deste trabalho é promover um ensaio quanto à avaliação estatística das estimativas de evapotranspiração de referência em um dia a partir dos dados horários somados ao longo de 24 horas e a partir de dados diários, comparando-as através da regressão linear, intervalo de confiança, viés estatístico, índice de concordância de Willmott, índice de correlação, índice de confiança e classificação de desempenho segundo o índice de confiança. Os dados utilizados foram de todo o Brasil, no período de1 de janeiro à 31 de dezembro de 2017. Como objetivo específico pretende-se avaliaras estimativas dos dois métodos sob o aspecto quantitativo. Os resultados mostraram que no Brasil a medida da estimativa da evapotranspiração de referência diária é superestimada em aproximadamente 8.32% quando comparada a evapotranspiração de referência horária integrada. O Sul apresentou o maior R 2 com 0,927, enquanto que o Centro-Oeste apresentou o menor com 0,857. O R variou entre 0,963 e 0,926, sendo Sul e Centro-Oeste, respectivamente. O d variou entre 0,979 e 0,960, para o Sul e o Centro-Oeste, respectivamente. O c também apresentou maior valor no Sul e o menor no Centro-Oente. Para todas as regiões, a classificação de desempenho segundo o índice de confiança mostrou-se ”Ótima”.Item Aprendizagem de máquina para a identificação de clientes propensos à compra em Inbound marketing(2019-07-12T03:00:00Z) Silva, Bruno Roberto Florentino da; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O ponto mais importante para uma empresa deve ser sempre o cliente e conseguir novos clientes nem sempre é uma estratégia fácil. As técnicas de marketing digital estudam como atrair novos clientes para as empresas fazendo uso de plataformas digitais. Em virtude da popularização destes meios, as estratégias tiveram que se moldar às novas necessidades. Com apenas um clique é possível alcançar milhares de indivíduos, o que significa muitos leads (oportunidades de negócio) novos para a empresa. Entretanto, filtrar quais desses indivíduos estão realmente interessados no produto ou serviço ofertado pela empresa demanda um grande esforço da equipe de vendas. Essa sobrecarga é prejudicial no sentido de que a empresa pode perder receita por falta de direcionamento das verdadeiras oportunidades. Visando amenizar tal problema, o presente trabalho oferece uma proposta cujo objetivo é a identificação automática de potenciais clientes com maior propensão à compra dentre os leads obtidos por uma empresa através de estratégias de marketing digital. Para tornar possível a execução desta proposta, foram utilizados recursos de Aprendizado de máquina, com aplicação dos algoritmos de classificação supervisionada, Árvore de decisão e Naive Bayes (NB), fornecidos pela biblioteca Scikit-learn, sob a linguagem de programação Python. Além disso, fez-se necessário a aplicação do algoritmo de sobreamostragem SMOTE, devido ao desbalanceamento do conjunto de dados. Com a finalidade de otimizar a classificação, foram utilizadas técnicas de seleção de atributos e seleção de modelos com ajuste de hiperparâmetros. Para avaliação dos resultados, utilizou-se as métricas de matriz de confusão, precisão, cobertura e curva de precisão e cobertura. Devido ao desbalanceamento dos dados, a métrica de precisão não relatou bons resultados, com médias de 5,5% de acerto. Já a cobertura alcançou médias de aproximadamente 83%. Mesmo com resultados tão divergentes entre as métricas aplicadas, o presente trabalho conseguiu identificar a maioria das verdadeiras oportunidades e relatando que ao utilizar esta abordagem, seria possível obter uma redução de até 85% da aplicação de esforço por parte da equipe de vendas. Em consequência disso, uma empresa pode ter uma redução de custos ao diminuir os recursos aplicados para obter novos clientes, propiciando que a equipe de vendas possa encontrar novos clientes com maior eficiência.Item Aspect term extraction in aspect-based sentiment analysis(2019) Francisco, Alesson Delmiro; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340O uso crescente da Internet criou a necessidade de analisar uma vasta quantidade dedados. Uma grande quantia de dados é apresentada como Texto em Linguagem Naturalnão estruturado, com várias maneiras de expressar a mesma informação. É uma tarefaimportante extrair informação e significado destes conteúdos não estruturados, comoopiniões em produtos ou serviços. A necessidade de extrair e analisar a vasta quantidadede dados criados todos os dias na Internet ultrapassou as capacidades humanas, comoresultado, várias aplicações de mineração de texto que extraem e analisam dados textuaisproduzidos por humanos estão disponíveis atualmente, uma destas aplicações é a Análise deSentimentos usada para que empresas e provedores de serviços possam usar o conhecimentoextraído de documentos textuais para melhor entender como seus clientes pensam sobreeles. No entanto, a tarefa de analisar texto não estruturado é difícil, por isso é necessárioprover informação coerente e resumos concisos para as revisões. Análise de Sentimentoé o processo de identificar e categorizar computacionalmente opiniões expressadas numtexto, especialmente para determinar a atitude do autor sobre um tópico ou produto emparticular. Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos (ABSA) é um sub-campo daAnálise de Sentimentos que tem como objetivo extrair opiniões mais refinadas e exatas,quebrando o texto em aspectos. A maior parte dos trabalhos atuais na literatura não lucramde recursos baseados em semântica ou análises baseadas em Processamento de LinguagemNatural na fase de pré-processamento. Para tratar essas limitações, um estudo nestesrecursos é feito com o objetivo de extrair as características necessárias para a execuçãoda tarefa, e para fazer a melhor combinação para Extração de Termo de Aspecto. Estetrabalho tem como o principal objetivo implementar e analisar um método de Extraçãode Termo de Aspecto (ATE) de críticas de usuários (restaurantes e laptops). O métodoproposto é baseado em uma abordagem supervisionada chamada Campos CondicionaisAleatórios (CRF) que otimiza o uso de características para classificação, esta escolha éjustificada pelos trabalhos relacionados anteriores que demonstram a eficácia do CRFpara ATE. Um estudo também é feito em métodos para propor novas características eexperimantar com combinações de características para obter as melhores combinações.O estudo detalhado é feito a partir da experimentação com características de palavra,n-gramas e características customizadas utilizando um algoritmo supervisionado CRF pararealizar a tarefa de Extração de Termo de Aspecto com resultados em termo de Precisão,Cobertura e F-Measure, as métricas padrões de avaliação adotadas na área. Por fim, umaavaliação comparativa entre o método proposto para ATE contra outros trabalhos daliteratura mostra que o método apresentado neste trabalho é competitivo.Item Avaliação de métodos para interpolação espacial de dados de precipitação(2019) Neris, Airton Martins; Gonçalves, Glauco Estácio; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722; http://lattes.cnpq.br/7254010025661115Informação sobre a quantidade de precipitação de chuva é essencial para os mais va-riados setores, como agrícola e agroflorestal. Apesar dessa importância, muitas áreasainda não possuem estações meteorológicas, o que ocasiona a falta de dados. Parasuprir essa necessidade existem os métodos de interpolação espacial, que utilizam asinformações de pontos correlatos para estimar o valor inexistente em determinada área.Assim, este trabalho tem como objetivo avaliar métodos para a interpolação de dadosdiários de precipitação. As técnicas de interpolação utilizadas nos experimentos foramos métodos: Ponderação pelo Inverso da Distância; Krigagem Ordinária; Floresta Ale-atória. Para a Floresta Aleatória foram usadas duas configurações distintas, uma querecebe como entrada as coordenadas, e outra que recebe a distância debuffer, que éum dos mais recentes pré-processamentos utilizados na literatura para que a FlorestaAleatória estime seus valores com base no seu referencial geográfico. Foram utilizadosdados de precipitações de chuva provenientes das 46 estações meteorológicas do es-tado de Pernambuco referentes ao período de 2013 a 2018, e para comparar a precisãoda generalização dos métodos, foi utilizado a validação cruzadaleave-one-out. Nos re-sultados, a Ponderação pelo Inverso da Distância apresentou um melhor desempenhoem suas estimativas, para todas as métricas, e a Floresta Aleatória utilizando coorde-nadas obteve o segundo melhor resultado. A Floresta Aleatória utilizando a distânciadebuffer, teve um resultado inferior em termos de suas métricas, mas a qualidade daespacialização visual mostrou-se superior por oferecer um resultado visualmente maissuave do que aquele oferecido pela Floresta Aleatória utilizando coordenadas.