Modelagem e implementação de sistemas de recomendação de serviços públicos : personalizando o governo digital para o cidadão do estado de Mato Grosso
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMT |
Texto Completo: | http://ri.ufmt.br/handle/1/5020 |
Resumo: | The application of recommendation systems technologies, currently well established in the market as a mechanism of strong relationship with the consumer, is a model of success in several business environments. However, it is little explored in digital government scenarios, especially in terms of strengthening the relationship between public administration and citizens. The central aspect of this study focused on the application of recommendation systems technologies in digital government services aimed at citizens, with the implementation of machine learning algorithms based on citizens' access to public services, and their metadata, personalizing their journey and recommending other services and information due to the similarity between the data. To meet the demands of this context, several discussions needed to be held and structured for the viability of the solution and a recommendation platform was proposed. Thus, the main contributions were the evaluation of public policy recommendation systems, management of public services portfolio, design and implementation of service recommendations interface, modeling for structuring recommendation strategies, privacy and data governance related to the model recommendations by the public administration and even the hybrid recommendation generation model itself based on content filtering. To validate the hybrid filtering proposal, tests were carried out considering collaborative filtering, contentbased filtering, and filtering by popularity, but filtering models of the most accessed services, most relevant services and news related to the Internet were still considered. citizen. A base of real interactions between citizens and services was worked out with 115897 records, considering 97261 citizens accessing 71 possible services. Although the central focus was the implementation of the recommendation model, other products were structured and implemented to support the solution's viability, thus resulting in 14 concrete contributions as a result of the entire study. |
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Modelagem e implementação de sistemas de recomendação de serviços públicos : personalizando o governo digital para o cidadão do estado de Mato GrossoRecomendaçãoPersonalizaçãoFiltragemGoverno digitalServiços públicosCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAORecommendationPersonalizationFilteringDigital governmentPublic servicesThe application of recommendation systems technologies, currently well established in the market as a mechanism of strong relationship with the consumer, is a model of success in several business environments. However, it is little explored in digital government scenarios, especially in terms of strengthening the relationship between public administration and citizens. The central aspect of this study focused on the application of recommendation systems technologies in digital government services aimed at citizens, with the implementation of machine learning algorithms based on citizens' access to public services, and their metadata, personalizing their journey and recommending other services and information due to the similarity between the data. To meet the demands of this context, several discussions needed to be held and structured for the viability of the solution and a recommendation platform was proposed. Thus, the main contributions were the evaluation of public policy recommendation systems, management of public services portfolio, design and implementation of service recommendations interface, modeling for structuring recommendation strategies, privacy and data governance related to the model recommendations by the public administration and even the hybrid recommendation generation model itself based on content filtering. To validate the hybrid filtering proposal, tests were carried out considering collaborative filtering, contentbased filtering, and filtering by popularity, but filtering models of the most accessed services, most relevant services and news related to the Internet were still considered. citizen. A base of real interactions between citizens and services was worked out with 115897 records, considering 97261 citizens accessing 71 possible services. Although the central focus was the implementation of the recommendation model, other products were structured and implemented to support the solution's viability, thus resulting in 14 concrete contributions as a result of the entire study.A aplicação de tecnologias de sistemas de recomendação, atualmente bem consolidados no mercado como um mecanismo de forte relação com o consumidor, é um modelo de sucesso em diversos ambientes empresariais. Contudo é pouco explorado em cenários de governo digital, principalmente no que tange o fortalecimento da relação da administração pública com o cidadão. O aspecto central deste estudo se concentrou na aplicação de tecnologias de sistemas de recomendação em serviços de governo digital voltados ao cidadão com a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina se baseando nos acessos dos cidadãos a serviços públicos, e seus metadados, personalizando sua jornada e recomendando outros serviços e informações pela similaridade entre os dados. Para atender as demandas desse contexto, diversas discussões precisaram ser realizadas e estruturadas para a viabilidade da solução e uma plataforma de recomendação foi proposta. Assim, as principais contribuições foram: a avaliação de sistemas de recomendações em políticas públicas, gerenciamento de portfólio de serviços públicos, design e implementação de interface de recomendações de serviços, modelagem para estruturação das estratégias de recomendação, privacidade e governança de dados relacionado ao modelo de recomendação pela administração pública e até o próprio modelo híbrido de geração de recomendações baseado em filtragem de conteúdo. Com o intuito de validar a proposta de filtragem híbrida, foram realizados testes considerando a filtragem colaborativa, a filtragem baseada em conteúdo e a filtragem por popularidade, mas ainda foram considerados modelos de filtragem de serviços mais acessados, serviços mais relevantes e notícias mais relacionadas ao cidadão. Foi trabalhada uma base de interações reais entre cidadãos e serviços com 115897 registros, considerando 97261 cidadãos acessando 71 serviços possíveis. Embora o foco central tenha sido a implementação do modelo de recomendação, outros produtos foram estruturados e implementados para suporte à viabilização da solução, acarretando assim em 14 contribuições concretas fruto de todo estudo.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilFaculdade de Administração e Ciências Contábeis (FACC)UFMT CUC - CuiabáPrograma de Pós-Graduação Mestrado Profissional em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação Tecnológica - PROFNITFigueiredo, Josiel Maimone dehttp://lattes.cnpq.br/1242386923227672Figueiredo, Josiel Maimone de568.019.391-49http://lattes.cnpq.br/1242386923227672Naves, Juliano Fischer009.238.401-33http://lattes.cnpq.br/7191449442821277568.019.391-49Ribeiro Junior, Luiz Carlos Miyadaira174.088.158-30http://lattes.cnpq.br/0468265522433921Santos, Reginaldo Hugo Szezupior dos544.243.641-00http://lattes.cnpq.br/4502485287883040Teixeira, Raoni Florentino da Silva011.588.671-07http://lattes.cnpq.br/5079017129840047Campos, Sandro Luís Brandão2024-01-15T16:34:40Z2021-02-052024-01-15T16:34:40Z2021-01-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCAMPOS, Sandro Luís Brandão. Modelagem e implementação de sistemas de recomendação de serviços públicos: personalizando o governo digital para o cidadão do estado de Mato Grosso. 2021. 380 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação – PROFNIT) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Administração e Ciências Contábeis, Cuiabá, 2021.http://ri.ufmt.br/handle/1/5020porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2024-01-17T06:01:27Zoai:localhost:1/5020Repositório InstitucionalPUBhttp://ri.ufmt.br/oai/requestjordanbiblio@gmail.comopendoar:2024-01-17T06:01:27Repositório Institucional da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false |
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