Palestrante: Pablo Gandulfo (orientadora: Prof. Célia G. Ralha)

Título: Aplicação de Método de Mineração de Processos para Melhoria do Controle de Férias

Resumo: Percebe-se uma escassez de modelos e métodos que efetivamente ajudem as organizações públicas a reduzir custos e otimizar o uso de recursos nos fluxos de trabalho de gestão de pessoas, em especial no controle de férias. Este trabalho descreve um modelo de mineração de processos para a análise do processo de controle de férias de servidores nos órgãos públicos. O método de mineração desenvolvido será apresentado através de sua aplicação em um caso real numa organização judicial, apresentando resultados úteis para a melhoria do processo de controle de férias.

Palestrante: Laecio Lima (orientador: Prof. Li Weigang)

Título: PR-OWL 2 RL: Um Formalismo para Tratamento de Incerteza na Web Semântica

Resumo: A Web Semântica adiciona informações semânticas a web tradicional, permitindo que os computadores entendam conteúdos antes acessíveis apenas aos humanos. O Probabilistic OWL (PR-OWL) se baseia em Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN) para adicionar suporte à incerteza à Web Ontology Language (OWL), principal linguagem da Web Semântica para criação de ontologias. O MEBN é uma linguagem probabilística de primeira ordem baseada em redes bayesianas. O PR-OWL 2 estende a linguagem original oferecendo uma maior integração com o OWL, permitindo a construção de ontologias que mesclam conhecimento determinístico e probabilístico. Ambas as versões do PR-OWL, porém, não permitem lidar com domínios que contenham grandes bases assertivas. O presente trabalho propõe o PR-OWL 2 RL, uma versão escalável do PR-OWL baseada no profile OWL 2 RL e em triplestores. O OWL 2 RL permite raciocínio em tempo polinomial para as principais tarefas de raciocínio, enquanto triplestores permitem armazenar triplas RDF (Resource Description Framework) em bancos de dados otimizados para trabalhar com grafos. Para validar a solução proposta, foi desenvolvido um plug-in para o framework UnBBayes.