Mineração de Texto para identificação de termos relevantes em Nutrigenômica sob a ótica fuzzy

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Cruz, Carla Cristina Passos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
• Palavras-chave em Português: Text Mining; Nutrigenomics; Clustering; Fuzzy Logic; Discriminant Analysis; Mineração de Texto; Nutrigenômica; Agrupamento; Lógica Fuzzy; Análise Discriminante; Mineração de dados (computação); Lógica difusa; Algoritmos; CNPQ::OUTROS
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7674

Esta dissertação apresenta a mineração de três textos sobre o tema Nutrigenômica, cujo objetivo consistiu em confrontar os resultados referentes aos agrupamentos criados pelos métodos não-hierárquicos fuzzy em Mineração de Textos. O uso de algoritmos na Mineração de Texto otimiza a busca em função das palavras-chave geradas por eles. Primeiramente, os textos foram coletados de sites sobre o tema proposto, e em seguida passaram por um processo de limpeza e tratamento, conhecido como pré-processamento. Após esta etapa, foram aplicados os algoritmos de agrupamento fuzzy C-Means e fuzzy C-Medoids onde se observou que, apesar de a quantidade de grupos ter sido previamente definida através da visualização gráfica da correlação de postos de Spearman, o fuzzy C-Means constituiu menos agrupamentos que o pré-fixado, enquanto que o fuzzy C-Medoids fez o proposto. No entanto, em ambos os métodos houve a sobreposição de agrupamentos, isto é, interseção entre dois ou mais grupos, característica em métodos fuzzy A validação dos resultados via Análise Discriminante, apesar das taxas apresentarem valores próximos, o fuzzy C-Medoids mostrou-se mais eficiente na classificação dos grupos, pois sua taxa de acurácia foi de 94% contra 90% do fuzzy C-Means, logo, conseguiu agrupar com mais eficiência termos que possuem características em comum em um mesmo grupo. A meta da criação de palavras-chaves que contribuirão para a busca da informação segundo a tipologia da Nutrigenômica e Nutrigenética foi atingida, o que retratou diferenças intuitivas e conceituais, aspectos considerados relevantes em estudos sistemáticos para definir diferentes categorias.