ReSCAI – Recomendação Sensível ao Contexto em Ambientes Inteligentes

O WS Recomendação Sensível ao Contexto em Ambientes Inteligentes  (ReSCAI) será realizado durante o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD) 2024.

O propósito deste workshop é promover a interação entre os participantes do grupo de interesse, abordando a integração entre modelos conceituais que descrevem contextos e ferramentas de recomendação em Ambientes Inteligentes (Smart Environments). Além disso, temos como objetivo secundário explorar o uso de novas tecnologias para recomendação física e de conteúdos em Campus Universitários Inteligentes. Com o desenvolvimento de tecnologias de ponta nos últimos anos e a crescente facilidade de acesso à internet, a quantidade de dados circulando na rede aumentou drasticamente. Isso dificultou o acesso a informações de qualidade, levando muitos usuários a perderem tempo procurando e filtrando dados. Nesse contexto, surgem os Sistemas de Recomendação. Eles têm a responsabilidade de buscar informações relevantes para o usuário, utilizando mecanismos capazes de reconhecer seus possíveis interesses e, por meio de algoritmos, oferecer recursos que atendam às suas necessidades. Sistemas de Recomendação são responsáveis por buscar informações relevantes ao usuário por meio de mecanismos capazes de reconhecer os possíveis interesses do usuário e oferecer ao usuário recursos que atendam aos seus interesses. Recentemente, Sistemas de Recomendação foram aplicados no domínio de ambientes inteligentes, o que define sistemas e tecnologias a serem aplicadas para recomendações de recursos, contatos e serviços em ambientes conectados. 

Objetivo:

  • Promover a interação entre especialistas na área de recomendação sensível ao contexto em ambientes inteligentes.
  • Discutir a integração entre modelos conceituais que descrevem contextos e ferramentas de recomendação de recursos e eventos.
  • Explorar o uso de modelos de aprendizagem de máquina para suportar recomendações.
  • Analisar o uso de novas tecnologias para aplicações de recomendação física e de conteúdos em Ambientes Inteligentes.

Tópicos do Workshop:

Autores são convidados a enviar trabalhos de aplicações ou pesquisas em soluções de recomendação voltadas à Ambientes Inteligentes, com ênfase nos seguintes tópicos (mas não limitados a estes):

  • Aprendizado de máquina
  • Inteligência artificial
  • Modelos de dados em IoT
  • Modelos de dados e semântica
  • Recuperação de informação
  • Sistemas de recomendação
  • Sistemas sensíveis e cientes de contexto
  • Web semântica
  • Dados ligados
  • Ontologias

Público-alvo:

  • Pesquisadores e profissionais da área de computação, engenharia e áreas afins.
  • Estudantes de graduação e pós-graduação interessados na área de recomendação sensível ao contexto.
  • Profissionais que atuam em empresas que desenvolvem soluções de inteligência artificial para ambientes inteligentes.

Formato do Workshop:

  • Apresentações de trabalhos de pesquisa.
  • Sessões de discussão.
  • Painéis com especialistas.

Instruções para Submissão

A submissão de artigos será exclusivamente eletrônica, por meio do sistema JEMS (https://jems.sbc.org.br/home.cgi?c=4603). Para a submissão, os autores devem escrever artigos em inglês ou português, limitados a 8 (oito) páginas de conteúdo, incluindo resumo (e abstract, para artigos em português), figuras, diagramas, e anexos. Os trabalhos devem ser formatados seguindo o modelo de artigos da SBC (https://www.sbc.org.br/documentos-da-sbc/summary/169-templates-para-artigos-e-capitulos-de-livros/878-modelosparapublicaodeartigos).

Submissão de trabalhos:

  • Submissão de artigos: 15 de Julho de 2024
  • Notificação de aceite: 19 de Agosto de 2024
  • Envio da versão fina: Data limite para inscrição de pelo menos um autor por trabalho completo por Workshop, envio do comprovante de pagamento de inscrição e do termo de autorização de publicação via JEMS: 2 de Setembro de 2024:

Mais informações:

Comitê de programa (parcial)

  • Altigran Soares da Silva (UFAM)
  • Ana Marilza Pernas Fleischmann (UFPEL)
  • Daniel Lichtnow (UFSM)
  • Frederico Araújo Durão (UFBA)
  • Gabriel Machado Lunardi (UFSM)
  • Giseli Rabello Lopes (UFRJ)
  • Guilherme Medeiros Machado (ECE)
  • José Palazzo Moreira de Oliveira (UFRGS)
  • Leandro Balby Marinho (UFCG)
  • Leonardo Vianna do Nascimento (IFRS)
  • Marcos A. Domingues (UEM)
  • Mirella M. Moro (UFMG)
  • Renata Galante (UFRGS)
  • Rodrygo Santos (UFMG)
  • Sérgio Lifschitz (PUC RIO)
  • Vinicius Maran (UFSM)

Coordenação do ReSCAI

  • José Palazzo Moreira de Oliveira – Inf UFRGS

Comitê de organização

  • Ana Marilza Pernas Fleischmann (UFPEL)
  • Daniel Lichtnow (UFSM)
  • Gabriel Machado Lunardi (UFSM)
  • Guilherme Medeiros Machado (ECE)
  • José Palazzo Moreira de Oliveira (UFRGS)
  • Leonardo Vianna do Nascimento, (IFRS)
  • Vinicius Maran (UFSM)