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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1906
Tipo: | Dissertação |
Título: | RUM++: Uma Abordagem para Classificação de Usuários Baseada em Mineração de Logs. |
Autor(es): | SOUSA, Helton Franco de |
Abstract: | Atividades diárias, como compras e serviços bancários, estão agora disponíveis em quase todos os lugares, o que torna a vida moderna mais cômoda e conveniente. No entanto, nem todos podem usufruir desses benefícios. A baixa alfabetização digital ainda impede que muitos usuários aproveitem ao máximo os serviços on-line. Um grupo que geralmente apresenta dificuldades relacionadas ao acesso à web são os idosos. À medida que as pessoas envelhecem, o controle motor, a acuidade visual e a cognição diminuem, o que faz com que os usuários mais velhos se esforcem mais para realizar tarefas em aplicações Web. Portanto, é importante detectar usuários com dificuldades para apoiá-los, por exemplo, fornecendo interfaces de usuário amigáveis. Para enfrentar esse problema, este trabalho propõe uma abordagem capaz de identificar padrões de uso comumente encontrados entre os idosos, os quais permitem a identificação de usuários com dificuldades enquanto eles navegam em aplicações Web. Logs das interações dos usuários com as interfaces são coletados e trabalhados até se realizar a extração dos padrões de comportamento. Nos experimentos realizados, foi possível obter uma eficiência superior a 84% na classificação desses usuários, mostrando a efetividade da abordagem proposta na identificação dos usuários que apresentam dificuldades no uso de aplicações Web. Assim, usando esta abordagem, os desenvolvedores podem implementar adaptações ou até mesmo interfaces próprias a esses usuários. |
metadata.dc.publisher.department: | IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
Citação: | SOUSA, Helton Franco de. RUM++: Uma Abordagem para Classificação de Usuários Baseada em Mineração de Logs. 2019. 57 f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Tecnologia da Computação.) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2019. |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1906 |
Data do documento: | 27-Fev-2019 |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
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