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

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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Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo

Simulation analysis of lot streaming in job shops

with transportation queue disciplines 2

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;


REeBaSS: Recomendação Baseada em Similaridade de Sessões.

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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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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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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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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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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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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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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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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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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.




Trabalhos Relacionados



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Trabalhos Linha

de Pesquisa

Foco não era:

Análise Similaridade

Abordagem Geral

Similaridade




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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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

http://phsantini.com.br/mestrado/cac/trabalho1/Aumentada-DiagramaDominioSimCop.jpg









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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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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

http://phsantini.com.br/mestrado/cac/trabalho1/ComponentesFramework.jpg




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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:

http://phsantini.com.br/mestrado/cac/trabalho1/DiagramaSequenciaSequenceSource.jpg






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Diagrama de Sequência de Análise Similaridade:

http://phsantini.com.br/mestrado/cac/trabalho1/DiagramaSequenciaAnaliseSimilaridade.jpg




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)

https://docs.google.com/file/d/0ByCLHNkDtJbMWnc3T0NjTmliQ28/edit




https://docs.google.com/file/d/0ByCLHNkDtJbMUFNETUdCWk9FVUU/edit

https://docs.google.com/file/d/0ByCLHNkDtJbMUFNETUdCWk9FVUU/edit

http://crawdad.cs.dartmouth.edu/~crawdad/rice/ad_hoc_city/










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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 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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Obrigado pela atenção !


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