EXEHDA-HM: uma abordagem composicional para processamento de informações contextuais em modelos híbridos de contexto - Machado, Roger da Silva (2016)
Com a disseminação das redes de computadores e de dispositivos portáteis de elevado poder computacional e amplo espectro de uso, teve início a terceira era na cadeia evolutiva da computação moderna, a Computação Ubíqua. Uma das principais características da computação ubíqua é a ciência de contexto, a qual pode ser dividida em três etapas, sendo elas, aquisição, modelagem e processamento. A sinergia entre estas três etapas potencializa a utilização do contexto por parte das aplicações. Entre outros aspectos, o emprego de contexto proporciona uma melhor interação do usuário com a aplicação. Destaca-se que na etapa de modelagem de contexto, diversas abordagens podem ser utilizadas, sendo que ainda não foi encontrado um modelo que possa ser aplicado de maneira igualmente satisfatória em diferentes cenários de uso. Com isso têm surgido as abordagens baseadas na integração de modelos, modelagens híbridas, as quais combinam dois ou mais modelos com o intuito de aproveitar os pontos positivos de cada modelo. A utilização de modelos híbridos de contexto traz novos desafios para as aplicações cientes de contexto, pois se tornam necessários mecanismos que facilitem o acesso a estas informações, formas de manter a persistência das mesmas, como também estratégias para processar os diferentes contextos adquiridos. Pensando nos desafios encontrados pela utilização de modelos híbridos de contexto, o presente trabalho apresenta uma abordagem composicional para processamento de informações contextuais em modelos híbridos de contexto, intitulada EXEHDA-HM, onde é provida a utilização de um repositório com base em três modelos de armazenamento: relacional, não relacional, e de triplas. Além disso, a abordagem proposta possui como diferencial uma estratégia de processamento composicional baseada em regras, a qual possibilita à aplicação combinar as informações contextuais armazenadas nos diferentes modelos em uma mesma regra, contribuindo assim para uma melhor identificação das situações de interesse.