NaVISOL: Um Chatbot com Sistema de Recomendação para o Mapa Digital da Cidade de Sobral

  • Alex de Sousa Ramos UFC
  • Evecleison Albuquerque do Nascimento UFC
  • João Paulo de Abreu Militão UFC
  • Iális Cavalcante de Paula Júnior UFC

Resumo


Plataformas baseadas em Sistemas de Informação Geográfica (GIS) disponibilizam grande volume de dados territoriais, porém sua exploração ainda apresenta desafios de usabilidade para usuários não especializados. Este trabalho apresenta o NaVISOL, um chatbot integrado à plataforma Sobral em Mapas que combina processamento de linguagem natural e um sistema de recomendação para apoiar a descoberta proativa de informações geográficas. O sistema utiliza o framework Rasa para interpretar consultas em linguagem natural e um modelo de recomendação baseado em filtragem colaborativa e decomposição em valores singulares (SVD) sobre feedback implícito. Os resultados indicam que a abordagem foi capaz de identificar padrões latentes de navegação entre camadas do mapa e contribuir para a democratização do acesso a dados abertos urbanos.

Referências

Acharya, M., Yadav, S., and Mohbey, K. K. (2023). How can we create a recommender system for tourism? a location centric spatial binning-based methodology using social networks. International Journal of Information Management Data Insights, 3(1):100161.

Atzmanstorfer, K., Bartling, M., Haltofová, B., Zurita-Arthos, L., Grubinger-Preiner, J., and Eitzinger, A. (2025). Critical success factors of participatory community planning with geospatial digital participatory platforms. ISPRS International Journal of GeoInformation, 14(4).

Bochanov, M. (2024). From reactive to proactive public management in the age of digital transformation. Ars Administrandi ( ), 16:555–570.

Domnich, Y. (2022). The impact of product and process innovations on productivity: A review of empirical studies. Foresight and sti governance, 16(3):68–82.

Interaction Design Foundation (2016). What is motivation in ux/ui design? Retrieved November 18, 2025.

Ji, Y., Gao, S., Nie, Y., Majić, I., and Janowicz, K. (2025). Foundation models for geospatial reasoning: assessing the capabilities of large language models in understanding geometries and topological spatial relations. International Journal of Geographical Information Science, pages 1–38.

Kaiser, Z. A. (2024). Smart governance for smart cities and nations. Journal of Economy and Technology, 2:216–234.

Kotkov, D., Wang, S., and Veijalainen, J. (2017). Improving serendipity and accuracy in cross-domain recommender systems. pages 105–119.

Liu, F., Chen, J., Yu, J., and Zhong, R. (2025). Next point of interest (poi) recommendation system driven by user probabilistic preferences and temporal regularities. Mathematics, 13(8):1232.

Looyestyn, J., Kernot, J., Boshoff, K., Ryan, J., Edney, S., and Maher, C. (2017). Does gamification increase engagement with online programs? a systematic review. PLOS ONE, 12(3):e0173403.

Luo, H., Zhou, J., Bao, Z., Li, S., Culpepper, J. S., Ying, H., Liu, H., and Xiong, H. (2020). Spatial object recommendation with hints: When spatial granularity matters. In Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on research and development in information retrieval, pages 781–790.

Mansourian, A. and Oucheikh, R. (2024). Chatgeoai: Enabling geospatial analysis for public through natural language, with large language models. ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(10):348.

Misuraca, G. and Noordt, C. V. (2020). Ai watch - artificial intelligence in public services. Scientific analysis or review, Policy assessment KJ-NA-30255-EN-N (online), Luxembourg (Luxembourg).

OECD (2025). Governing with Artificial Intelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions. OECD Publishing, Paris.

Ribeiro, M. M. and Segatto, C. I. (2025). Inteligência artificial nas organizações públicas brasileiras: heterogeneidades e capacidades em tecnologia da informação. Revista de Administração Pública, 59(1):e2024–0066.

Sanjaya, W., Calvin, Muhammad, R., Meiliana, and Fajar, M. (2023). Systematic literature review on implementation of chatbots for commerce use. Procedia Computer Science, 227:432–438. 8th International Conference on Computer Science and Computational Intelligence (ICCSCI 2023).

Santos, J. T. (2022). O uso de dados nas cidades brasileiras: uma análise utilizando a macrometrópole paulista. In Workshop de Computação Urbana (CoUrb), pages 57–69. SBC.

Unrau, R. and Kray, C. (2021). Mining map interaction semantics in web-based geographic information systems (webgis) for usability analysis. AGILE: GIScience Series, 2:16.

Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., and Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector—applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7):596–615.

Zhao, D., Petrov, A., Ivanov, D., Volkov, S., Smith, J., and Wang, J. (2025). Exploring geographic information systems (gis) for smart city analytics.
Publicado
25/05/2026
RAMOS, Alex de Sousa; NASCIMENTO, Evecleison Albuquerque do; MILITÃO, João Paulo de Abreu; PAULA JÚNIOR, Iális Cavalcante de. NaVISOL: Um Chatbot com Sistema de Recomendação para o Mapa Digital da Cidade de Sobral. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO URBANA (COURB), 10. , 2026, Praia do Forte/BA. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2026 . p. 183-196. ISSN 2595-2706. DOI: https://doi.org/10.5753/courb.2026.22968.