Department of Science and Technology

Publiquei o livro Desenvolvimento em Camadas com C# .NET como parte da trajetória do meu mestrado sobre Formação de Profissionais em Tecnologia da Informação.

No livro o leitor aprenderá o conceito de desenvolvimento em camadas de forma totalmente prática. Através da criação de uma aplicação para MS-Windows (Winforms), o leitor conhecerá o desenvolvimento da:

- Camada de Acesso a Dados ou DAL (Data Access Layer);
- Camada de Regras de Negócio ou BLL (Business Logic Layer);
- Camada de Apresentação ou UI (User Interface).

Os principais tópicos abordados no livro são:
- O processo de criação de banco de dados por meio de tabelas e procedimentos armazenados (stored procedures);
- a criação de classes para gerenciamento de banco de dados usando stored procedures;
- como administrar transações no banco de dados via programação;
- a implementação de classes que visam contemplar as regras de negócio;
- a criação de formulários Windows e uma página Web com opções de inserção, alteração, exclusão e visualização de dados;
- como criar e utilizar um algoritmo de criptografia para tornar a aplicação mais segura;
- como o CLR (Common Language Runtime) permite a compatibilidade entre diferentes linguagens de programação.

Este arquivo é a minha dissertação de Mestrado, pesquisa na qual descrevo como surgiu a ideia de publicação deste livro e qual a sua finalidade.
Os papers numerados de 1 a 6 publicados aqui compreendem a parte prática do livro, permitindo ao leitor implementar o conceito de desenvolvimento em camadas.

Web growth has brought several problems to users. The large amount of information that exists nowadays in some particular Websites turns the task of finding useful information very difficult. Knowing users’ visiting pattern is crucial to owners, so that they may transform or customize the Website. This problem originated the concept known as Adaptive Website: a Website that adapts itself for the purpose of improving the user’s experience. This paper describes a proposal for a doctoral thesis. The main goal of this work is to follow a multi-agent approach for Web adaptation. The idea is that all knowledge administration about the Website and its users, and the use of that knowledge to adapt the site to fulfil user’s needs, are made by an autonomous intelligent agent society in a negotiation environment. The complexity of the problem and the inherently distributed nature of the Web, which is an open, heterogeneous and decentralized network, are reasons that justify the multi-agent approach. It is expected that this approach enables real-time Web adaptation with a good level of benefit to the users.

The large amount of pages in Websites is a problem for users who waste time looking for the information they really want. Knowledge about users’ previous visits may provide patterns that allow the customization of the Website. This concept is known as Adaptive Website: a Website that adapts itself for the purpose of improving the user’s experience. Some Web Mining algorithms have been proposed for adapting a Website. In this paper, a recommender system using agents with two different algorithms (associative rules and collaborative filtering) is described. Both algorithms are incremental and work with binary data. Results show that this multi-agent approach combining different algorithms is capable of improving user’s satisfaction.