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As organizacoes, com o intuito de aumentarem o seu grau de competitividade no mercado, vem a cada instante buscando novas formas de evoluir a produtividade e a qualidade dos produtos desenvolvidos, alem da diminuicao de custos – que esta diretamente relacionada ao aumento do faturamento liquido. Para que tais objetivos possam ser alcancados e primordial explorar ao maximo o potencial de seus colaboradores e os possiveis relacionamentos que esses colaboradores tem uns com os outros, ou seja, encontrar e partilhar conhecimento tacito. Como o conhecimento tatico esta na mente das pessoas, e dificil de ser formalizado e documentado, por isso, o ideal seria identificar e recomendar a pessoa que detem  o conhecimento. Diante disso, a presente dissertacao apresenta o Sistema de Recomendacao de Especialistas SWEETS e a sua implantacao no ambiente a.m.i.g.o.s., uma plataforma de gestao de conhecimento baseada em conceitos voltados as redes sociais. O SWEETS foi desenvolvido em duas versoes, 1.0 e 2.0. A versao 1.0, de forma pro-ativa, aproxima pessoas com especialidades em comum, ora pelos seus conhecimentos (perfil de escrita), ora pelos seus interesses (perfil de leitura). Ja a versao 2.0 do SWEETS nao atua de forma pro-ativa, ou seja, e necessario que haja a requisicao de um usuario especialista em determinada area, e e baseada em folksonomia para extracao de uma ontologia, fundamental para identificar as especialidades das pessoas de forma mais eficaz. Esta ontologia e refletida pela co-ocorrencia das tags (conceitos) em relacao aos itens (instâncias) e e independente de dominio – principal contribuicao dessa dissertacao. A implantacao do SWEETS no a.m.i.g.o.s. visa trazer beneficios como: minimizar o problema de comunicacao na corporacao, prover um incentivo ao conhecimento social e partilhar conhecimento; proporcionando, assim, a empresa, a utilizacao mais eficaz dos conhecimentos de seus colaboradores. Palavras Chave: Sistemas de Recomendacao, Redes Sociais Web, folsonomia e ontologia.

SWEETS: um Sistema de Recomendação de Especialistas aplicado a uma plataforma de Gestão de Conhecimento