dc.creator |
SOUSA, Helton Franco de |
|
dc.date.issued |
2019-02-27 |
|
dc.identifier.citation |
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. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1906 |
|
dc.description.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. |
pt_BR |
dc.language.iso |
pt_BR |
pt_BR |
dc.title |
RUM++: Uma Abordagem para Classificação de Usuários Baseada em Mineração de Logs. |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.place |
Itajubá |
pt_BR |
dc.pages |
92 p. |
pt_BR |
dc.keywords.portuguese |
Log de Clientes |
pt_BR |
dc.keywords.portuguese |
Mineração de Logs |
pt_BR |
dc.keywords.portuguese |
Idade |
pt_BR |
dc.keywords.portuguese |
Experiência Tecnológica |
pt_BR |
dc.keywords.portuguese |
Classificação |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Client Logs |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Log Mining |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Age |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Technological Experience |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Classification |
pt_BR |
dc.orientador.principal |
BALDOCHI, Laércio Augusto |
|
dc.place.presentation |
UNIFEI - Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.pg.programa |
Ciência e Tecnologia da Computação |
pt_BR |
dc.pg.area |
Sistemas de Computação |
pt_BR |
dc.date.available |
2019-04-11T19:06:37Z |
|
dc.date.accessioned |
2019-04-11T19:06:37Z |
|
dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
|
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
|