Recomendação e visualização de conjuntos similares de artigos com base na análise e classificação de seus resumos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Gabriel Rafael Guedine de Jesus
Data de Publicação: 2021
Outros Autores: Feitosa, Lucas Leão
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/25534
Resumo: Os avanços das Tecnologias de Informação e Comunicação alteraram e aprimoraram radicalmente as práticas pelas quais os dados, as metodologias, as ferramentas e os resultados de pesquisa científica são produzidos, disseminados e utilizados. Essas mudanças acarretaram um crescimento exponencial da quantidade de dados e publicações disponíveis, tornando necessário o uso de ferramentas e mecanismos que facilitem a busca de conteúdos relevantes para a realização de uma pesquisa científica. Este estudo tem o intuito de propor um algoritmo para sistemas de recomendação de artigos acadêmicos, no qual dado que um conjunto de resumos de artigos recebe um novo resumo, obtemos como resultado uma recomendação de artigos semelhantes ao novo. Ele também explora as técnicas de aprendizado de máquina escolhidas nas etapas de clusterização e de recomendação do cluster mais similar, além dos processos de mineração e vetorização de texto utilizados para possibilitar a execução dessas técnicas. Ademais, para melhorar visualização e clareza do algoritmo de recomendação desenvolvido, também é proposto o uso da técnica Word Cloud, a fim de atestar que o cluster classificado para o novo resumo e os artigos recomendados são realmente relevantes. Em compara ̧c ̃ao ao KNNC, o algoritmo proposto obteve um resultado satisfatório em relação `a precisão e aos clusters recomendados. O word cloud mostra-se uma excelente ferramenta para visualização dos clusters tanto individualmente quanto em relação ao novo artigo.
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