Um modelo de descoberta de conhecimento baseado na correlação de elementos textuais e expansão vetorial aplicado à engenharia e gestão do conhecimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gonçalves, Alexandre Leopoldo
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/88650
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.
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spelling Um modelo de descoberta de conhecimento baseado na correlação de elementos textuais e expansão vetorial aplicado à engenharia e gestão do conhecimentoEngenharia de produçãoGestão do conhecimentoTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.Atualmente as informações textuais, disponíveis nos mais variados formatos, constituem-se como um importante recurso uma vez que mapeiam parte considerável das atividades diárias nas organizações. Nesse sentido, os desafios residem em como sintetizar grandes volumes de informação e em como revelar, através de processos automáticos ou semi-automáticos, o conhecimento latente inerente aos documentos, objetivando auxiliar o estabelecimento de estratégias que promovam suporte aos gestores organizacionais. Para tal, o presente trabalho propõe um modelo de descoberta de conhecimento baseado na correlação de elementos textuais e na expansão de unidades de análise chamado Latent Relation Discovery (LRD). O processo de correlação identifica, considerando-se um elemento textual de origem, o conjunto de elementos textuais mais relacionados. Esses relacionamentos são então utilizados na expansão de unidades de análise, ou seja, na redefinição do contexto de documentos. A avaliação do modelo é realizada em cinco cenários comparando-se LRD com outros métodos, entre eles, Latent Semantic Indexing (LSI), Phi-squared, Mutual Information e derivação deste, e Z score. No primeiro cenário o modelo proposto foi aplicado à recuperação de informação e, em seguida, à tarefa de agrupamento de documentos. Os demais cenários utilizaram informação provida por avaliadores humanos e por um mecanismo de busca tradicional para mensurar o grau de aderência entre os pares de elementos textuais e os métodos acima mencionados. Em todos os cenários, LRD apresentou melhores resultados em relação aos demais métodos. A principal contribuição do trabalho reside na definição de um modelo de correlação e expansão vetorial com o intuito de descobrir relacionamentos latentes entre elementos textuais, promover melhoramentos na representação de documentos e fornecer suporte a aplicações de Engenharia e Gestão do Conhecimento.Florianópolis, SCPacheco, Roberto Carlos dos SantosUniversidade Federal de Santa CatarinaGonçalves, Alexandre Leopoldo2012-10-22T12:02:17Z2012-10-22T12:02:17Z20062006info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis196 f.| il., grafs., tabs.application/pdf236626http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/88650porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-05-05T08:27:39Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/88650Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-05-05T08:27:39Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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