| Popis: |
Sistemas de informações tecnológicas exercem um papel fundamental na agricultura, pois proveem informações de forma rápida e eficiente, dando suporte a decisões estratégicas. No entanto, o excesso de informação disponível pode confundir e dificultar o acesso à informação desejada. Uma alternativa para amenizar esse problema é a adoção de sistemas que ofereçam recomendações automáticas de acordo com o perfil de uma comunidade de usuários. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de recomendação, concebido a partir de técnicas de mineração de dados, para conteúdos relacionados à cultura da cana-de-açúcar. O modelo adotado foi o de listas de recomendação, que são regras de associação entre as páginas web visitadas, produzidas a partir dos dados de navegação dos usuários. O sistema foi implantado no portal da Agência de Informação Embrapa, que é um sistema web, com o objetivo de organizar, tratar, armazenar e divulgar informações técnicas agrícolas. Dentre os resultados alcançados com a implantação do sistema, destaca-se uma base de conhecimento na forma de regras de associação que descreve o comportamento de uma comunidade de usuários e pode ser utilizada para indicar os links mais importantes em páginas web relacionadas à cultura da cana-de-açúcar. Com a adoção desse sistema de recomendação, os principais benefícios para os usuários da agência são: a) acesso a informações detalhadas de etapas de produção, com indicações de material de referência e fontes diferentes de estatísticas confiáveis; b) acesso a informações que favorecem a produção eficiente em termos técnicos, ambientais, sociais e econômicos; c) apoio a agentes públicos e privados no planejamento e tomada de decisão; d) transferência de conhecimento atualizado, em linguagem amigável, para o setor sucroenergético. Information technology systems play an important role in agriculture, since they provide information in a quick and efficient way to support strategic decisions. However, the excess of information available may confuse and hinder the access to specific information. An alternative is the adoption of systems that provide automatic recommendations according to the profile of a user community. This work aimed to develop a recommender system based on data mining techniques to recommend content regarding the sugarcane crop. The adopted recommendation model relies on recommendation lists that are association rules between web pages, produced from the data users' browsing. The system was deployed on the portal of Embrapa Information Agency, which is a web system that aims to organize process, store and disseminate agricultural technological information. Among the results achieved with the system, it can be highlighted a knowledge base built with association rules, that describes the behavior of a user community and can indicate the most important links in web pages concerning sugarcane. With the adoption of this recommender system, the main benefits to users are: a) detailed information of production stages, with indications of reference material and different sources of reliable statistics; b) information that favors the efficient production considering technical, environmental, social and economic aspects; c) support to public and private stakeholders in planning and decision making; d) transfer of current knowledge with a friendly language for the sugarcane industry. |
