Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Alencar, Aretha Barbosa |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11042013-155653/
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Resumo: |
Artigos científicos são o principal mecanismo que pesquisadores usam para reportar suas descobertas científicas, e uma coleção de artigos em uma área de pesquisa pode revelar muito sobre sua evolução ao longo do tempo, como a emergência de novos tópicos e a evolução dos mesmos quanto ao seu conteúdo. No entanto, dada uma ampla coleção de artigos é geralmente muito difícil extrair informações importantes que possam ajudar leitores a interpretar globalmente, navegar e então eventualmente focar em itens relevantes para sua tarefa. Mapas de documentos baseados em conteúdo são representações visuais criadas para avaliar a similaridade entre documentos, e têm se mostrado úteis em auxiliar tarefas exploratórias neste cenário. Documentos são representados por marcadores visuais projetados em um espaço bidimensional de forma que documentos com conteúdo similar permaneçam próximos. Apesar de estes mapas permitirem a identificação visual de grupos de documentos relacionados e de fronteiras entre esses grupos, eles não transmitem explicitamente a evolução temporal de uma coleção. Nesta tese, propomos e validamos um mapa de documentos dinâmico interativo para coleções de artigos científicos capaz de evidenciar o comportamento temporal para apoiar tarefas de análise, preservando ao mesmo tempo a acurácia local do mapa e o contexto do usuário. As mudanças nas relações de similaridade, evidenciadas ao longo do tempo nesse mapa, oferecem suporte para detecção da evolução temporal dos tópicos. Essa evolução é caracterizada por meio de eventos de transição entre grupos, como a emergência de novos grupos e tópicos em momentos específicos e a especialização de um grupo, e pela detecção de mudanças no vocabulário dos tópicos, utilizando técnicas que extraem os termos mais relevantes (tópicos) em cada grupo, em diferentes momentos |
