Algoritmo de agrupamento por similaridade aplicado a criação de personas
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2013
Autores
Masiero, A. A.
Orientador
Aquino Junior, Plínio T.
Periódico
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Citação
MASIERO, A. A. Algoritmo de agrupamento por similaridade aplicado a criação de personas. 2013. 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo, 2013 Disponível em: . Acesso em: 19 abr. 2013.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Algoritmos,Pessoas
Resumo
A ascensão da tecnologia tem se mostrado presente ao longo dos últimos anos, fazendo com que a quantidade de dispositivos interconectados e seus tipos aumentem significativamente e, como consequência a diversidade dos usuários. Dessa maneira, os projetistas de interface se deparam com o problema de identificar quais são os tipos de usuários do produto em desenvolvimento de tal forma, que suas necessidades e preferências sejam atendidas. Para orientar o desenvolvimento do produto, uma técnica empregada por projetistas é a utilização de perfis que podem carregar consigo as informações dos usuários necessárias ao projeto. Durante a coleta das características do usuário, principalmente do comportamento, a quantidade de informações armazenadas é alta e difícil de interpretar sem ajuda computacional. Para auxiliar na análise e interpretação das informações coletadas, utiliza-se da técnica de clustering para que seja possível o agrupamento dos perfis diminuindo o volume dos dados para análise, mas não diminuindo a qualidade das informações. Todavia, os algoritmos de clustering existentes possuem algumas deficiências para o trabalho com perfis de usuários, principalmente. Pensando nisso, essa dissertação propõe um algoritmo que a partir das informações do comportamento do usuário capturadas automaticamente, realiza-se o agrupamento dos perfis com base em um valor de similaridade Q e em seguida apresentam-se os grupos obtidos que apoiam a criação das Personas. Para apoiar o desenvolvimento desta dissertação, uma aplicação prática é realizada no desenvolvimento de um sistema de prontuário eletrônico junto ao projeto Pesquisa e Estatística baseada em Acervo Digital de Prontuário Médico do Paciente em Telemedicina centrada no Usuário (PEAP-PMPT) junto ao Hospital Heliópolis de São Paulo onde o algoritmo de agrupamento por similaridade é aplicado na criação de Personas.
Technology s ascent has proven over the last few years, causing the number of interconnected devices and their types will increase significantly, and as a consequence of the diversity of users. Thus, the interface designers are faced with a problem of identifying which types of users of the product development so that their needs and preferences are met. To guide the product s development a technique used by designers is use of profiles that can carry users information necessary to the project. During the collection of user s characteristics, mainly the behavior, the amount of stored information is high and hard to interpret without computational aid. To assist in the analysis and interpretation of information collected, we use the clustering technique to make possible to group the profiles by reducing the volume of data to analyze, but not reducing the quality of information. However, existing clustering algorithms have some deficiencies to work with users profiles, mostly. Thinking about it, this dissertation proposes an algorithm based on information of the user s behavior automatically captured, carried out by the group of profiles based on a similarity value Q and then presents the groups obtained like Personas. To support the development of this thesis, a real application is made during the development of a electronic medical record system in the project Research and Statistics-based Digital Archive of Medical Record of Patient-centered Telemedicine User (PEAP-PMPT) next to the Heliopolis Hospital of São Paulo where the methodology supported by the algorithm will be applied
Technology s ascent has proven over the last few years, causing the number of interconnected devices and their types will increase significantly, and as a consequence of the diversity of users. Thus, the interface designers are faced with a problem of identifying which types of users of the product development so that their needs and preferences are met. To guide the product s development a technique used by designers is use of profiles that can carry users information necessary to the project. During the collection of user s characteristics, mainly the behavior, the amount of stored information is high and hard to interpret without computational aid. To assist in the analysis and interpretation of information collected, we use the clustering technique to make possible to group the profiles by reducing the volume of data to analyze, but not reducing the quality of information. However, existing clustering algorithms have some deficiencies to work with users profiles, mostly. Thinking about it, this dissertation proposes an algorithm based on information of the user s behavior automatically captured, carried out by the group of profiles based on a similarity value Q and then presents the groups obtained like Personas. To support the development of this thesis, a real application is made during the development of a electronic medical record system in the project Research and Statistics-based Digital Archive of Medical Record of Patient-centered Telemedicine User (PEAP-PMPT) next to the Heliopolis Hospital of São Paulo where the methodology supported by the algorithm will be applied