Tese

Clustering de artigos científicos em uma Ferramenta Inteligente de apoio à Pesquisa (2005)

• Authors:
  • Melo, Vinícius Veloso de
  • Lopes, Alneu de Andrade (Orientador)
• Autor USP: MELO, VINICIUS VELOSO DE - ICMC
• Unidade: ICMC
• Sigla do Departamento: SCE
• Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; INTERNET; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS
• Language: Português
• Abstract: Com a popularização da Internet, a disponibilização online de documentos de qualquer espécie tornou-se extremamente rápida. Utilizando-se de ferramentas de busca, pode-se ter acesso a quase todos os tipos de informação em questão de segundos. Porém, a quantidade de sites que proporcionam alguma informação importante é, em geral, muito pequena, se comparada ao número total de páginas que é fornecido pela ferramenta de busca. Isso ocore, basicamente, pelo fato de que as páginas retornadas são ordenadas, por exemplo, de acordo com a quantidade de acessos à página ou à quantidade de links que levam a ela. Isso significa que uma página contendo a informação que o usuário deseja, mas que esteja no final da lista, dificilmente será lida se existir uma grande quantidade de páginas antes dela. Assim, seria de grande ajuda uma ferramenta capaz de: a) recuperar um conjunto apropriado de documentos de acordo com palavras-chave fornecidas pelo usuário; b) analisar o conteúdo dos links encontrados extraindo informações relevantes dos textos e decidir se o documento pode ser importante para usuário; c) fazer um clustering (agrupamento por similaridade) desses documentos relevantes e d) exibir um mapa no qual documentos similares estejam próximos entre si e distantes daqueles relacionados com outra área. Essa ferramenta está sendo desenvolvida no LABIC/ICMC-USP e recebeu o nome de FIP (Ferramentas Inteligentes de Apoio à Pesquisa). Este trabalho visa investigar técnicas declustering, principalmente, as aplicadas a documentos e decidir por aquela que melhor atenda os requisitos da FIP em termos de qualidade dos clusters, tempo de processamento e consumo de memória, visto que é tratada uma grande quantidade de documentos na ferramenta. Neste trabalho são testadas técnicas de clustering aglomerativo hierárquico, de particionamento e de mapa auto-organizável em córpus de artigos científicos, jornalísticos e de fórums de discussão; são discutidas as vantagens e desvantagens de cada uma; e indicadas, no caso particular a ferramenta FIP, as abordagens apropriadas
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2005
• Data da defesa: 24.06.2005

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How to cite

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• ABNT

  MELO, Vinícius Veloso de. Clustering de artigos científicos em uma Ferramenta Inteligente de apoio à Pesquisa. 2005. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2005. . Acesso em: 01 mar. 2026.

• APA

  Melo, V. V. de. (2005). Clustering de artigos científicos em uma Ferramenta Inteligente de apoio à Pesquisa (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos.

• NLM

  Melo VV de. Clustering de artigos científicos em uma Ferramenta Inteligente de apoio à Pesquisa. 2005 ;[citado 2026 mar. 01 ]

• Vancouver

  Melo VV de. Clustering de artigos científicos em uma Ferramenta Inteligente de apoio à Pesquisa. 2005 ;[citado 2026 mar. 01 ]

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