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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.

With the dissemination of computer networks, and the increased usage of portable devices of high computing power and broad spectrum of use, began the third era in the evolutionary chain of modern computing, ubiquitous computing. A key feature of ubiquitous computing is the context awareness, which can be divided into three stages, being they, acquisition, modeling and processing. The synergy between these three stages boosts the use of context by the applications, among other aspects, the employment of context provides a better user interaction with the application. It is noteworthy that in the context modeling stage, various approaches can be used, and has not yet been found a model that can be applied of manner equally satisfactorily in different application scenarios. Thus, have arisen the approaches based on integration models, hybrid modeling, which combine two or more modeling approaches in order to take advantage of the strengths of each model. The use of hybrid context models brings new challenges for the applications context-aware as they become necessary mechanisms to facilitate access to this information, ways to maintain the persistence of the same, as well as strategies to process the acquired contexts. Thinking about the challenges faced by the use of hybrid context models, this work presents a compositional approach to processing contextual information in hybrid context models, named the EXEHDA-HM, where is provided the use of one repository based on three models: relational; non-relational; and triplestore. Moreover, the proposed approach has as highlights the compositional processing strategy based on rules, which enables an application to combine the contextual information stored in the different models in the same rule, thus contributing to a better identification of the situations of interest.