Clustering de artigos científicos em uma ferramenta inteligente de apoio à pesquisa

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Melo, Vinícius Veloso de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Não disponível; Not available
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11122014-104427/

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 ocorre, 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 o 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 (Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa). Este trabalho visa investigar técnicas de clustering, 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 corpus de artigos científicos, jornalísticos e de fórums de discussão: são discutidas as vantagens e desvantagens de cada uma; e indicadas, no caso particular da ferramenta FIP, as abordagens apropriadas.