Modelo de mineração de ideias utilizando técnicas de engenharia do conhecimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Luiz Fernando Spillere de
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/230951
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2021.
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spelling Modelo de mineração de ideias utilizando técnicas de engenharia do conhecimentoEngenharia e gestão do conhecimentoMineração de dados de textoAprendizado do computadorRepresentação do conhecimento (Teoria da informação)Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2021.No cenário atual as organizações precisam cada vez mais pensar e buscar a inovação como forma de se manterem competitivas. A inovação, entendida como um processo impacta na criação ou atualização de algo já existente, por exemplo, um produto ou serviço, tem sua origem na geração de ideias. Entre as diversas áreas envolvidas neste processo, encontra-se a Mineração de Ideias, que objetiva a identificação ou extração de ideias a partir de bases de dados não estruturados em formato de texto, por meio de ferramental advindo da Engenharia do Conhecimento. Neste sentido, o objetivo deste trabalho consiste em propor um modelo baseado em Métodos e Técnicas de Engenharia do Conhecimento, bem como em conhecimento de especialistas para auxiliar na identificação e ordenamento (ranking) de ideias. Para atingir este objetivo foi realizada uma revisão sistemática da literatura com a finalidade de explicitar os elementos que pudessem promover suporte a mineração de ideias. Em seguida, estes elementos foram utilizados na proposição do modelo desta tese. Para a avaliação do modelo foram elaborados dois cenários de estudo compostos por conjuntos de dados representando ideias, projetos e textos comuns. Os resultados foram obtidos executando testes inicialmente no primeiro cenário de estudo e em seguida no segundo cenário de estudo. Para o segundo cenário o ranking final é composto por 112 textos (50% de ideias e 50% de projetos) referentes a 20% do segundo conjunto de dados utilizado como verificação do modelo. Considerando um cenário ideal, as 56 primeiras posições deveriam ser ocupadas por ideias. A aferição desta situação após a utilização do modelo produziu uma acurácia de 80%. Esta acurácia aumenta para 93% caso sejam consideradas as primeiras 40 posições. De maneira geral, considerando os resultados obtidos pode-se concluir que as informações produzidas pelo modelo podem auxiliar na tarefa de identificação e seleção de ideias, facilitando assim a tomada de decisão por parte de especialistas na definição de quais ideias possuem maior potencial de implementação e desenvolvimento.Abstract: In the current scenario, associations need to increasingly think and seek innovation as a way to remain competitive. Innovation, understood as a process that impacts the creation or updating of something that already exists, for example, a product or service, has its origins in the generation of ideas. Among the various areas involved in this process is Idea Mining, which aims to identify or extract ideas from non-structured databases in text format, using tools from Knowledge Engineering. In this sense, the objective of this work is to propose a model based on Knowledge Engineering Methods and Techniques, as well as on expert knowledge to help identify and organize ideas. To achieve the objective, a systematic literature review was carried out with a modifier to explain the elements that could support the mining of ideas. Then, these elements were used in the proposition of the model of this thesis. For an evaluation of the model, two studies of studies composed of representative data sets, projects and common texts were elaborated. The results were raised tests formulated in the first study scenario and then in the second study scenario. For the second scenario, the final ranking is composed of 112 texts (50% of the ideas and 50% of the projects) referring to 20% of the second data set used as model verification. Consider an ideal scenario, from the first 56 columns investigated being occupied by ideas. The measurement of this situation after using the model produced an accuracy of 80%. This accuracy increases to 93% if the first 40 positions are considered. In general, considering the results obtained, it can be seen that the information produced by the model can help in the task of identifying and selecting ideas, thus facilitating decision-making by the specialty in defining which ideas have the greatest potential for implementation and development.Gonçalves, Alexandre LeopoldoSouza, João Artur deUniversidade Federal de Santa CatarinaSouza, Luiz Fernando Spillere de2022-02-14T13:30:12Z2022-02-14T13:30:12Z2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis146 p.| il., gráfs.application/pdf374332https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/230951porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-02-14T13:30:13Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/230951Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-02-14T13:30:13Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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