SWEETS: um Sistema de Recomendação de Especialistas aplicado a uma plataforma de Gestão de Conhecimento

Authors

  • Edeilson Milhomem Silva Universidade Federal de Pernambuco
  • Ricardo A. Costa Centro de Informática, UFPE, Caixa Postal 7851 – Recife, PE - Brasil C.E.S.A.R - Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife, Rua Bione, 220 – Bairro do Recife - 50.030-390 - Recife, PE - Brasil
  • Lucas R. B. Schmitz C.E.S.A.R - Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife, Rua Bione, 220 – Bairro do Recife - 50.030-390 - Recife, PE - Brasil
  • Silvio R. L. Meira Centro de Informática, UFPE, Caixa Postal 7851 – Recife, PE - Brasil C.E.S.A.R - Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife, Rua Bione, 220 – Bairro do Recife - 50.030-390 - Recife, PE - Brasil

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.8441

Abstract

As organizações, com o intuito de aumentarem o seu grau de competitividade no mercado, vêm a cada instante buscando novas formas de evoluir a produtividade e a qualidade dos produtos desenvolvidos, além da diminuição de custos – que está diretamente relacionada ao aumento do faturamento líquido. Para que tais objetivos possam ser alcançados é primordial explorar ao máximo o potencial de seus colaboradores e os possíveis relacionamentos que esses colaboradores têm uns com os outros, ou seja, encontrar e partilhar conhecimento tácito. Como o conhecimento tático está na mente das pessoas, é difícil de ser formalizado e documentado, por isso, o ideal seria identificar e recomendar a pessoa que detém  o conhecimento.
Diante disso, a presente dissertação apresenta o Sistema de Recomendação de Especialistas SWEETS e a sua implantação no ambiente a.m.i.g.o.s., uma plataforma de gestão de conhecimento baseada em conceitos voltados às redes sociais. O SWEETS foi desenvolvido em duas versões, 1.0 e 2.0.     A versão 1.0, de forma pró-ativa, aproxima pessoas com especialidades em comum, ora pelos seus conhecimentos (perfil de escrita), ora pelos seus interesses (perfil de leitura). Já a versão 2.0 do SWEETS não atua de forma pró-ativa, ou seja, é necessário que haja a requisição de um usuário especialista em determinada área, e é baseada em folksonomia para extração de uma ontologia, fundamental para identificar as especialidades das pessoas de forma mais eficaz. Esta ontologia é refletida pela co-ocorrência das tags (conceitos) em relação aos itens (instâncias) e é independente de domínio – principal contribuição dessa dissertação.
A implantação do SWEETS no a.m.i.g.o.s. visa trazer benefícios como: minimizar o problema de comunicação na corporação, prover um incentivo ao conhecimento social e partilhar conhecimento; proporcionando, assim, à empresa, a utilização mais eficaz dos conhecimentos de seus colaboradores.
Palavras Chave: Sistemas de Recomendação, Redes Sociais Web, folsonomia e ontologia.

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Published

2011-04-30

How to Cite

Silva, E. M., Costa, R. A., Schmitz, L. R. B., & Meira, S. R. L. (2011). SWEETS: um Sistema de Recomendação de Especialistas aplicado a uma plataforma de Gestão de Conhecimento. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 18(1), 83–111. https://doi.org/10.22456/2175-2745.8441

Issue

Section

Regular Papers