egroup - Um Modelo para Gerenciamento de Grupos Dinâmicos de Entidades

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1 egroup - Um Modelo para Gerenciamento de Grupos Dinâmicos de Entidades Paulo Henrique Santini Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), Programa de Mestrado em Computação Aplicada (PIPCA). Av. Unisinos, 950, São Leopoldo, Brasil Jorge Luis Victória Barbosa Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), Programa de Mestrado em Computação Aplicada (PIPCA). Av. Unisinos, 950, São Leopoldo, Brasil Resumo Com o aumento do número de dispositivos por pessoa, surge a possibilidade de se criar aplicações que usufruam mais de um único aparelho. É nesse contexto que aparece a Computação Ubíqua, uma vez que seus princípios estabelecem o uso da tecnologia de modo invisível, pró-ativo e sensíveis a contexto. Neste cenário, este artigo apresenta o egroup, um modelo que permite criar e gerenciar grupos de entidades (pessoa, lugar ou objeto) de forma dinâmica. A estratégia adotada neste trabalho visa distinguir os recursos dos trabalhos já desenvolvidos, assim como grupos dinâmicos, contexto, perfis e trilhas de grupos. Para coleta de resultados do modelo proposto, foi seguido uma abordagem quantitativa, onde três aplicações (Mingle, Facebook e Twitter) com número indefinido de usuários irão consumir o modelo para validação. Com isso, as principais contribuições deste modelo são o gerenciamento e acompanhamento do grupo, bem como o uso de trilhas e perfis, gerando um perfil e histórico através de consenso dos grupos. Com base nos resultados obtidos, foi possível viabilizar o modelo apresentado. I. INTRODUÇÃO Durante muito tempo a computação ficou restrita a pequenos grupos de pessoas em universidades e grandes empresas, isso tudo ainda na época do uso dos mainframes, época em que era necessário um grupo seleto e especializado de pessoas para fazer o manuseio de um único computador. Posteriormente, com o desenvolvimento dos computadores pessoais (PCs) a computação começou a ficar mais acessível. Atualmente, os dispositivos móveis acabaram pulverizando o cotidiano das pessoas, onde a proporção é justamente o contrário das décadas anteriores, abraçando um horizonte de vários computadores ou dispositivos para um única pessoa. É nesse contexto que se enquadra a Computação Ubíqua [1], que vislumbra toda essa expansão no uso de dispositivos móveis, para transformar a computação, em uma tecnologia onipresente, transparente e invisível, ou seja, o principal intuito é fazer com que o usuário usufrua destas tecnologias presentes no seu cotidiano, sem que perceba que está utilizando-a. Provendo de toda essa interação, surge um paradigma [2] que implica na contextualização sobre a informação, considerando que grande parte destes dispositivos estarão conectados em qualquer lugar, assim como a informação estará presente em qualquer lugar e a qualquer hora. Portanto, com a difusão destes dispositivos, que na sua maioria encontram-se conectados e interligados à um universo extremamente propício a informação, geralmente compartilhada por ambientes conhecidos como redes sociais, por exemplo: Facebook, Twitter ou Linkedin [3]. Por outro lado, tem se pesquisado e desenvolvido aplicações que utilizam ou vinculam o Cartão Universitário Inteligente (TUI) [4], que podem ser utilizados assim como as redes sociais, na formação de grupos. Pesquisas nesta área têm apontado que para a formação dos grupos [5] é interessante conhecer o contexto do usuário, além de outros atributos como: localização, histórico de contexto do usuário conhecido como trilhas [6] e perfil do usuário [7]. Embora existam alguns trabalhos que propõe a formação de grupos automáticos, mas que não operam a formação destes grupos envolvendo o conceito de entidades. Neste cenário este artigo propõe um modelo de gerenciamento ubíquo de grupos dinâmicos de entidades, denominado egroup. O modelo gerencia a criação dos grupos de forma dinâmica e esses grupos podem ser formados por pessoas, estudantes de determinado curso ou universidade, também podem ser um objeto, por exemplo: um grupo de containers, entre diversos outros exemplos. Considerando sempre o contexto, perfis e trilhas dos grupos, com o objetivo de monitorar constantemente tais grupos, gerando um perfil e histórico dos grupos através de um consenso, que serão atualizados dinamicamente conforme entrada e saída de entidades. Ainda que, o modelo deva suportar qualquer aplicação que almeje trabalhar com grupos, nos mais diversos ramos de sua aplicabilidade. Este artigo está organizado da seguinte forma. Seção II contem uma breve descrição quanto a conceitos e funcionalidades sobre criação e gerenciamento de grupos dinâmicos de entidades. A seção III é dedicada aos trabalhos relacionados. A seção IV propõe o modelo do egroup, detalhando os métodos utilizados para composição do modelo. A seção V apresenta uma integração do egroup com três aplicações já existentes. Finalmente, a seção VI apresenta as considerações finais e possíveis trabalhos futuros. II. GERENCIAMENTO DE GRUPOS DINÂMICOS A formação dos grupos é abordado durante a pesquisa, tanto que baseado em trabalhos anteriores [5], foi possível perceber e também distinguir, que estes grupos podem ser relativamente estáticos, por exemplo, são formados para executar alguma atividade física (fazer um grupo para a realização), mas estes grupos também podem ser dinâmicos, formados através do contexto físico e social da entidade em determinado período. Por exemplo, um grupo dinâmico pode ser formado por

2 pesquisadores que estejam presentes em um mesmo simpósio de TI durante um determinado período de tempo. Porém, nem sempre as entidades estarão presentes em determinado local, portanto é necessário a utilização de recursos baseados em localização [8] para tais entidades, algo que pode ser gerado automaticamente. A sensibilidade ao contexto é um dos principais temas de pesquisa que encontra-se incluído dentro da área da Computação Ubíqua [1]. Em 2001 [2] uma nova visão e abordagem sobre o conceito foi introduzido juntamente com aquele já existente. Em uma das definições defendidas sobre sensibilidade ao contexto, é dito que para um sistema ser minimamente intrusivo, é necessário que ele seja capaz de reconhecer a situação do usuário e seus arredores, e com isso, adaptar o seu comportamento de acordo com a informação. A informação neste caso é chamada de contexto e sistemas capazes deste tipo de adaptação são chamados de sensíveis ao contexto. Outras tantas definições sobre sensibilidade ao contexto [9] já foram introduzidas, mas é possível idealizar que esta abordagem utiliza do desenvolvimento de aplicações para buscar outras várias informações, que de certa forma estão em constante mudança, tais como: conectividade, configuração de hardware, localização, hora, grupo de pessoas ou entidades que estão próximas, perfil e o histórico de tal entidade [10]. Entre tantas definições, a mais impactante e que de certa forma tornou-se referência em pesquisa foi a proposta em 2001 [11], que definia contexto como qualquer informação que possa ser utilizada para caracterizar a situação de uma entidade. Uma entidade é uma pessoa, local ou objeto que seja considerada relevante para a interação entre um usuário e uma aplicação, incluindo o próprio usuário e aplicação. Ainda, por extensão, [11] define que um sistema é sensível a contexto se ele utiliza o contexto para oferecer informações relevantes e/ou serviços ao usuário, onde a relevância depende da tarefa do usuário. No caso o egroup, o contexto é talvez a informação mais relevante para a formação e encontro dos grupos, uma vez que localiza as entidades e os agrupa em contextos conforme seus interesses, perfis e trilhas. Além do contexto atual das entidades, é importante uma lembrar que os históricos de contextos os quais são visitados pelas entidades pode permitir uma ampliação na capacidade de um sistema sensível a contexto se adaptar a uma entidade. A este histórico é dado o nome de Trilha [6] [12] [13]. Essa trilha armazena muito mais conteúdo do que simplesmente a localização de tal entidade, nela estão contidos as atividades que foram realizadas, as aplicações utilizadas, os conteúdos que foram acessados, entre outros. Tudo isso, dentro de um contexto e em um determinado período de tempo [6]. Estudos anteriores apontam que a personalização de uma Entidade é uma extensão do conceito de usuário [6]. Uma vez que o usuário refere-se a uma pessoa que está utilizando um aplicativo. Um fator extremamente relevante neste trabalho analisado, é que os autores [6] definem que uma entidade utilizada pode ser qualquer entidade: como uma pessoa, um carro ou mesmo um dispositivo. No contexto do egroup, um perfil foi definido como um conjunto de informações relevantes a respeito de uma entidade, processado a partir das decisões tomadas por esta entidade. III. TRABALHOS RELACIONADOS Nesta seção são apresentados alguns trabalhos relacionados com o modelo proposto, bem como uma tabela comparativa entre os mesmos. Inicialmente buscou-se trabalhos que tivessem uma relação direta com o modelo proposto, envolvendo alguns ou a grande maioria, dos conceitos comentados na seção II. No entanto, não encontrou-se trabalhos que possuíssem uma abrangência quanto a geração de um perfil e trilha do grupo dinamicamente. Portanto, foram escolhidos modelos que tivessem uma ou mais características relacionadas com o modelo proposto. A seguir é apresentada uma visão geral sobre trabalhos relacionados com o egroup: A. Felix e Tedesco (2008) No artigo apresentado por Felix e Tedesco (2008) [14], os autores apresentam a Smart Chat Group, uma ferramenta que usufrui de agentes inteligentes para possibilitar o acompanhamento, sugestão e a formação automática de pequenos grupos de aprendizagem, estes grupos são baseados em informações de contexto de tais aprendizes. Portanto, a ferramenta colaborativa e ciente de contexto auxilia em atividades voltadas aos aprendizes, uma vez que acompanha e monitora o desempenho de cada um deles, possibilitando ao professor a recomendação de material didático aos alunos. Ainda disponibiliza ao professor um ambiente onde ele pode testar a formação de pequenos grupos em diferentes cenários de aprendizagem. Para desenvolver o modelo proposto, utilizou-se dois agentes de softwares embarcados: um agente acompanhador e outro formador de grupos. O primeiro, é responsável pela interação com o aprendiz, recomendar material, atividades, troca mensagens e principalmente pelo auxílio na captação do contexto primário do aprendiz, e a inferência do contexto secundário do aprendiz, como: suas habilidades, deficiências e reputação. Já o outro, é responsável por formar e recomendar grupos, a formação destes grupos ocorre basicamente a partir das informações de contexto do aprendiz. Os grupos de aprendizes são separados pelo agente, através dos seus interesses pessoais e das informações de contexto dos mesmos. B. Ferreira, Barbosa e Gluz (2013) Ferreira, Barbosa e Gluz (2013) [5] apresentam o Ubi- Group, que é um modelo ubíquo para recomendação de conteúdo para determinado grupo de aprendizes. O principal objetivo deste modelo é recomendar objetos de aprendizagem, levando em consideração os perfis dos aprendizes e também o contexto em que tal indivíduo está inserido. O modelo é composto por cinco agentes de software, são eles: Agente de Apoio Pedagógico (AP), cujo qual é responsável por realizar a interface com o aprendiz e enviar informações atualizadas dos perfis dos aprendizes ao Agente Gestor de Perfis que mantém os perfis dos aprendizes sempre atualizados. O Agente gestor de Contexto (GC), recebe informações dos agentes anteriores e tem a função de manter atualizados os contextos utilizados pelo UbiGroup, além de informa ao Agente Recomendador (RE) as alterações de entrada e saída de membros, este por sua vez, gerencia os processos de recomendação de objetos de aprendizagem. E por fim, mas não menos importante, o Agente Comunicador (CO) que efetua

3 a comunicação com os repositórios onde estão contidos os objetos de aprendizagem. C. Wagner, Barbosa e Barbosa (2014) No artigo elaborado por Wagner, Barbosa e Barbosa (2014) [7], os autores apresentam o eprofile, um modelo que permite que outras aplicações registrem e armazenem suas ações de entidades (pessoa, objeto) dentro de trilhas e a partir deste histórico é possível inferir informações de perfil, através do uso de interoperabilidade semântica, e assim permitindo a geração de um perfil unificado através de informações compartilhadas pelas diferentes aplicações que utilizaram o modelo. Para validação do modelo proposto, foi desenvolvido um protótipo na linguagem Python, este foi integrado com outros dois diferentes softwares, onde foi verificado a possibilidade de se gerar perfis de usuários através desta aplicação integrada ao modelo apresentado. Tendo como principal contribuição o uso de trilhas na extração dos perfis e também para a geração dos perfis de forma dinâmica, além do gerenciamento das regras para inferência de informações, quanto para modelos de entidades dinâmicas. D. Backstrom, Huttenlocher, Kleinberg e Lan (2006) Os autores Backstrom, Huttenlocher, Kleinberg e Lan (2006) [3] apresentam um estudo quanto ao desafio que se tem em coletar e analisar dados durante um certo período de tempos, uma vez que grupos sociais e comunidades online, foram monitorados e analisados constantemente, tudo isso, com um intuito de saber quais as principais características que influenciam os indivíduos a participarem de tais grupos, comunidades e ainda, aspectos sobre o comportamento que estes grupos apresentam ao longo do tempo. Para validação do estudo proposto, foi utilizado duas grandes fontes de dados: o primeiro é LiveJournal, uma comunidade livre e online, que possui cerca de 10 milhões de usuários, permite que os membros mantenham conteúdo de revistas, indivíduos e possam ainda, declarar suas amizades, a que comunidade pertencem, bem como seus respectivos grupos. E a outra foi a DBLP que é um banco de dados de publicações online, onde fornece lista de autores, artigos, conferência, possui mais de 400 mil artigos, é tratado no artigo como uma estrutura semelhante a do LiveJournal, relacionando pessoas que em conferências, juntando as que possuem coautores semelhantes. E. Hallberg, Norberg, Kristiansson, Synnes e Nugent (2007) No artigo apresentado por Hallberg, Norberg, Kristiansson, Synnes e Nugent (2007) [15] é proposto um modelo dinâmico para criação e formação automática de grupos, estes grupos são formados através do uso de informações baseadas em contexto. A criação, formação e o gerenciamento dos grupos dinâmicos se dá pela combinação de conteúdos e para isso, pode ser incluído vários aspectos, como: informações de status, localização, atividades, interesses, entre outros. Os autores, acreditam que estes grupos dinâmicos podem simplificar a maneira de como as pessoas se comunicam e contribuem para com o grupo. Mesmo que surgem dúvidas, por exemplo: como um grupo deve ser criado, formado e gerenciado, ou então, como devem ser geradas as regras para criação automática destes grupos. Para validar o modelo proposto, bem como, responder tais perguntas, foi desenvolvido uma aplicação que mostra como os grupos podem ser criados, com possibilidade de adicionar e remover contatos, além de apresentar o contexto que o usuário tem a fornecer, um mapa para mostrar a localização dos usuários de determinado grupo. Com o protótipo pronto, foi realizado uma pesquisa com 10 usuários, no qual de maneira geral, observou-se que o conceito e as abordagens apresentada são extremamente úteis, embora ainda gere muitas preocupações com a integridade e a sobrecarga de informações que será recebido. F. Considerações sobre os trabalhos relacionados A Tabela I apresenta um comparativo entre os trabalhos apresentados durante esta seção, nela estão contidos métodos, tecnologia e funcionalidades que foram utilizados pelos trabalhos analisados. Cabe ressaltar, que para realizar o comparativo, foram levados em consideração os seguintes aspectos: 1) Métodos utilizados: Referência do modelo que está sendo avaliado. 2) Grupos dinâmicos de entidades: Indica se tem formação de grupos de forma dinâmica e automática. Na tabela, a definição de Automático significa que o modelo forma grupos de forma automática, por outro lado, se for a definição Parcial significa que apenas forma grupos de forma dinâmica. 3) Acompanhamento de grupos: Identifica se o modelo monitora o grupo de forma constante. 4) Sensibilidade ao contexto: Considera o contexto do usuário e avalia se isso é levado em consideração na formação dos grupos. 5) Gerenciamento de trilhas: Avalia se as trilhas do usuário são levadas em consideração para a formação dos grupos. 6) Gerenciamento de perfil: Avalia se os perfis dos usuários são levados em consideração para realizar a formação dos grupos. 7) Agente de software: Indica se o modelo usa algum tipo de Agente de Software. 8) Ontologia: Indica se o modelo utiliza ontologia para estabelecer significado dos termos. 9) Dispositivos móveis: Indica se o modelo suporta acesso via dispositivos móveis. 10)Perfil e trilhas dinâmicas dos grupos: Responsável pela construção do perfil e trilha do grupo, isso será feito de forma dinâmica e a cada entrada ou saída de entidade. A revisão da literatura na área resultou nos dados apresentados na Tabela I. Nela é apresentado o comparativo entre as funcionalidades presentes nos sistemas analisados. A primeira coluna da tabela apresenta o método utilizado (Tecnologias, operações e gerenciamento) e as colunas seguintes representam os trabalhos que foram analisados.

4 Tabela I: Comparação entre os trabalhos apresentados Felix et al. Ferreira et al. Wagner et al. Backstrom et al. Hallberg et al. egroup Método Utilizado (2008) (2013) (2014) (2006) (2007) (2014) Grupos dinâmicos de entidade Automático Automático Parcial Parcial Automático Automático Acompanhamento de grupos Sim Sim Não Sim Sim Sim Sensibilidade ao contexto Sim Sim Sim Sim Sim Sim Gerenciamento de trilhas Não Sim Sim Não Não Sim Gerenciamento de perfil Não Sim Sim Não Sim Sim Agente de software Sim Sim Sim Não Não Sim Ontologia Não Sim Sim Não Não Sim Dispositivos móveis Não Sim Não Não Sim Sim Perfil e trilhas dinâmicas Não Não Não Não Não Sim Fonte: Elaborado pelo autor IV. MODELO EGROUP Esta seção apresenta o modelo do egroup. A seção A apresenta uma visão geral sobre o funcionamento do modelo. A seção B detalha a arquitetura do modelo. Seção C apresenta a modelagem dos agentes. A seção D apresenta as ontologias utilizada por este modelo, e a seção E apresenta um exemplo de operação. A. Visão Geral O egroup é um modelo para o gerenciamento ubíquo de grupos dinâmicos de entidades. O objetivo deste trabalho é formar e gerenciar grupos dinâmicos para qualquer entidade. O modelo a ser especificado, implementado e validado, é um modelo genérico, ou seja, deverá aceitar qualquer formato de perfis e trilhas unificadas para a formação de quaisquer grupos de entidades, gerando de forma dinâmica qualquer perfil e trilha do grupo, através de um consenso do próprio grupo, uma vez que os perfis e trilhas (do grupo) serão atualizados dinamicamente conforme entrada e saída de entidades, considerando sempre o contexto em que tal entidade encontra-se, com a finalidade de monitorar constantemente tais grupos. Esses grupos podem ser relativamente estáticos, por exemplo, são formados para executar alguma atividade física (fazer um grupo para a realização), mas estes grupos também podem ser dinâmicos, formados através do contexto físico e social da entidade em determinado período. Por exemplo, um grupo dinâmico pode ser formado por pesquisadores que estejam presentes em um mesmo Simpósio de Tecnologia da Informação (TI) durante um determinado período de tempo. Os grupos podem ser formados por pessoas, estudantes de determinado curso ou universidade, mas também podem ser um objeto, por exemplo: um grupo de containers, entre diversos outros exemplos. Ainda que, o modelo deva suportar qualquer aplicação que almeje trabalhar com grupos, nos mais diversos ramos de sua aplicabilidade. Assim sendo, são objetivos específicos deste trabalho: Após um estudo e análise aprofundada de outros modelos, foi identificado um conjunto de oportunidades para o desenvolvimento deste modelo. São elas: Geração de um perfil e trilha do grupos de forma dinâmica; Uso de perfis e trilhas unificadas para formação de grupos dinâmicos de entidades; Agrupamento de qualquer tipo entidade; Criação de um modelo genérico; Modelo de entidades dinâmico; B. Arquitetura A arquitetura do egroup é composta por quatro agentes de software, os quais são apresentados na figura 1. O Agente Comunicador de Interface (AC) é o responsável por obter as informações das entidades que desejarem utilizar o modelo do egroup. O Agente Gestor de Perfis (GP) é responsável por manter os perfis das entidades sempre atualizados e também gerar a similaridade entre tais entidades, afim de formar os grupos através da semelhança de suas informações (localização, preferências), conhecido como processo de consenso. O Agente Gestor de Contextos (GC) é responsável por identificar o contexto em que tal entidade encontra-se, gerênciá-los e também atualizá-los dinamicamente. O Agente Grupos de Entidades é reponsável por efetuar a comunicação com a base de dados e principalmente por gerenciar todo o processo de formação dos grupos. Apresentar o estado-da-arte dos grupos dinâmicos; Especificar o modelo do egroup; Desenvolver um protótipo para o egroup; Validar o modelo a partir deste protótipo;

5 D. Ontologias Preciso ver como funcionam as ontologias e estudá-las; E. Exemplo Execução Aplicar um exemplo de execução junto com a arquitetura do egroup; Aqui outras imagens que já tinha desenhado, deixei para conversarmos. Figura 1: Arquitetura do egroup Figura 3: Modelo do Projeto Legenda da Figura 1. Figura 2: Modelo do Projeto Exem. C. Modelagem de Agentes 1) Agente Comunicador de Interface: Tenho que especificar o cada um faz; 2) Agente Gestor de Perfis: Tenho que especificar o cada um faz; 3) Agente Gestor de Contexto: Tenho que especificar o cada um faz; 4) Agente Grupos de Entidades: Tenho que especificar o cada um faz; Legenda da Figura 2. Figura 4: Modelo Projeto Entrado Grupo

6 Figura 5: Modelo Projeto Utilização de Aplicação Legenda da Figura 3. V. IMPLEMENTAÇÃO Precisamos conversar para definir como será feito, o que será preciso, etc... VI. METODOLOGIA DE AVALIAÇÃO Para verificar a operação do protótipo, foram realizados três testes. É uma avaliação quantitativa que serão realizados três testes, onde três aplicações irão consumir o modelo do egroup, estas aplicações (em ordem): Mingle, Facebook e Twitter. O número de usuários que usaram o modelo é indefinido. [4] [6] J. M. Silva, J. H. Rosa, J. L. Barbosa, D. N. Barbosa, and L. A. Palazzo, Content distribution in trail-aware environments, Journal of the Brazilian Computer Society, vol. 16, no. 3, pp , [7] A. Wagner, J. L. V. Barbosa, and D. N. F. Barbosa, A model for profile management applied to ubiquitous learning environments, Expert Systems with Applications, vol. 41, no. 4, pp , [8] J. Hightower and G. Borriello, Location systems for ubiquitous computing, Computer, vol. 34, no. 8, pp , [9] B. Schilit, N. Adams, and R. Want, Context-aware computing applications, in Mobile Computing Systems and Applications, WMCSA First Workshop on. IEEE, 1994, pp [10] G. Chen, D. Kotz et al., A survey of context-aware mobile computing research, Technical Report TR , Dept. of Computer Science, Dartmouth College, Tech. Rep., [11] G. D. Abowd, A. K. Dey, P. J. Brown, N. Davies, M. Smith, and P. Steggles, Towards a better understanding of context and contextawareness, in Handheld and ubiquitous computing. Springer, 1999, pp [12] C. Driver and S. Clarke, Hermes: A software framework for mobile, context-aware trails, in Workshop on Computer Support for Human Tasks and Activities at Pervasive, Vienna, Austria, [13], An application framework for mobile, context-aware trails, Pervasive and Mobile Computing, vol. 4, no. 5, pp , [14] Z. C. Felix and P. A. Tedesco, Smart chat group: Ferramenta ciente de contexto para formação de grupos, in Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, vol. 1, no. 1, 2008, pp [15] J. Hallberg, M. B. Norberg, J. Kristiansson, K. Synnes, and C. Nugent, Creating dynamic groups using context-awareness, in Proceedings of the 6th international Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia. ACM, 2007, pp VII. CONCLUSÃO AGRADECIMENTOS Os autores gostariam de agradecer professor e orientador Jorge Luis Victória Barbosa, ao colega Marcelo Josué Telles e aos demais colegas de mestrado, ao grupo de pesquisas do Mobilab, ao Santander Universides pelo projeto da bolsa mestrado, CAPES/Brasil (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), PROSUP (Programa de Suporte à Pós- Graduação de Instituições de Ensino Particulares, CNPq/Brasil (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), pelo apoio. REFERÊNCIAS [1] M. Weiser, The computer for the 21st century, SIGMOBILE Mob. Comput. Commun. Rev., vol. 3, no. 3, pp. 3 11, Jul [Online]. Available: [2] M. Satyanarayanan, Pervasive computing: Vision and challenges, Personal Communications, IEEE, vol. 8, no. 4, pp , [3] L. Backstrom, D. Huttenlocher, J. Kleinberg, and X. Lan, Group formation in large social networks: membership, growth, and evolution, in Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM, 2006, pp [4] Cartão universitário inteligente (tui), 2014, cartão Santander Universidades. [Online]. Available: PT/Corporativo/Sustentabilidade/Santander-Universidades-/Cart%C3% A3o-Universitario-Inteligente-TUI.html [5] L. G. A. Ferreira, J. L. V. Barbosa, and J. C. Gluz, Um modelo de recomendação ubíqua de conteúdo para grupos de aprendizes, in Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, vol. 24, no. 1, 2013.

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