Aplicações de mineração de textos na gestão de operações
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/185810 |
Resumo: | A presente tese apresenta proposições para o desenvolvimento e aplicação de técnicas de mineração de textos, de modo a contribuir para a gestão de operações nas áreas médicas e de negócios. Os objetivos desta tese são: (i) identificar e estruturar técnicas de mineração de texto, de modo a elaborar um método para prever internações de pacientes provenientes de emergências hospitalares, tendo como base somente os registros textuais não estruturados escritos por médicos durante o primeiro encontro médico-paciente; (ii) comparar previsões realizadas pelo método proposto no objetivo (i) com análises médicas realizadas por humanos, de modo a verificar se computadores podem atuar de forma autônoma na tarefa de previsão de internações de pacientes provenientes de emergências hospitalares; e (iii) identificar e estruturar técnicas de mineração de texto, de modo a elaborar um método para prever a satisfação de clientes de companhias aéreas, tendo como base as avaliações escritas e publicadas por passageiros na internet. Os métodos propostos utilizaram diferentes técnicas de mineração de textos, sendo validados por estudos de caso. Em relação à área médica, o método proposto pode realizar previsões em tempo real sobre a necessidade de leitos, ajudando as equipes de gerenciamento de leitos a melhorar os processos de fluxo de pacientes. Além disso, verificou-se que tanto médicos (iniciantes ou experientes), quanto máquina, tiveram desempenhos semelhantes na tarefa de previsão de internação de pacientes. Já em relação à área de negócios, o método proposto permitiu extrair dimensões de satisfação de avaliações online, além dos sentimentos associados a elas, considerando diferentes perfis de passageiros, serviços e períodos de tempo. Desta forma, foi possível prever a recomendação de companhias aéreas baseado nas avaliações escritas por passageiros. |
id |
URGS_4c665b5e863e4e9aa6a7d78c33724fbb |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/185810 |
network_acronym_str |
URGS |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
repository_id_str |
1853 |
spelling |
Lucini, Filipe RissieriFogliatto, Flavio SansonSilveira, Giovani Jose Caetano da2018-12-01T03:13:28Z2018http://hdl.handle.net/10183/185810001074290A presente tese apresenta proposições para o desenvolvimento e aplicação de técnicas de mineração de textos, de modo a contribuir para a gestão de operações nas áreas médicas e de negócios. Os objetivos desta tese são: (i) identificar e estruturar técnicas de mineração de texto, de modo a elaborar um método para prever internações de pacientes provenientes de emergências hospitalares, tendo como base somente os registros textuais não estruturados escritos por médicos durante o primeiro encontro médico-paciente; (ii) comparar previsões realizadas pelo método proposto no objetivo (i) com análises médicas realizadas por humanos, de modo a verificar se computadores podem atuar de forma autônoma na tarefa de previsão de internações de pacientes provenientes de emergências hospitalares; e (iii) identificar e estruturar técnicas de mineração de texto, de modo a elaborar um método para prever a satisfação de clientes de companhias aéreas, tendo como base as avaliações escritas e publicadas por passageiros na internet. Os métodos propostos utilizaram diferentes técnicas de mineração de textos, sendo validados por estudos de caso. Em relação à área médica, o método proposto pode realizar previsões em tempo real sobre a necessidade de leitos, ajudando as equipes de gerenciamento de leitos a melhorar os processos de fluxo de pacientes. Além disso, verificou-se que tanto médicos (iniciantes ou experientes), quanto máquina, tiveram desempenhos semelhantes na tarefa de previsão de internação de pacientes. Já em relação à área de negócios, o método proposto permitiu extrair dimensões de satisfação de avaliações online, além dos sentimentos associados a elas, considerando diferentes perfis de passageiros, serviços e períodos de tempo. Desta forma, foi possível prever a recomendação de companhias aéreas baseado nas avaliações escritas por passageiros.This dissertation presents propositions for the development and application of text mining techniques, in order to contribute to operations management in the medical and business areas. The objectives of this dissertation are: (i) identify and structure text mining techniques, in order to propose a method to predict admissions of patients from hospital emergencies, based only on unstructured textual records written by physicians during the first encounter with patients; (ii) compare predictions made by the method proposed in objective (i) with medical analyses carried out by humans, in order to verify if computers can work autonomously in predicting hospitalizations of patients coming from hospital emergencies; and (iii) identify and structure text mining techniques to develop a method for predicting airline customer satisfaction based on online customer reviews. The proposed methods used different text mining techniques, being validated by case studies. Regarding the medical area, the proposed method was able to perform real-time forecasts about the need for beds, helping bed management teams to improve patient flow processes. In addition, it was found that both physicians (novice or experienced) and machine had similar performances in predicting patient hospitalization. In relation to the business area, the proposed method allowed to extract satisfaction dimensions of online customer reviews, as well as sentiments associated to them, considering different profiles of passengers, services and time periods. It also enabled the prediction of airline recommendation based on online customer reviews.application/pdfporMineração de textoTomada de decisãoInternação hospitalarTransporte aéreoText miningAirline industryHospital emergency departmentDecision supportOperations managementAplicações de mineração de textos na gestão de operaçõesApplications of Text Mining Techniques in Operations Management info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoPorto Alegre, BR-RS2018doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001074290.pdf.txt001074290.pdf.txtExtracted Texttext/plain228059http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/185810/2/001074290.pdf.txtd8fe4ad47c9104c616c918b79440d788MD52ORIGINAL001074290.pdfTexto completoapplication/pdf2525416http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/185810/1/001074290.pdf6799054debd35a8fd8d5f4c4231e58dcMD5110183/1858102022-05-24 04:47:11.670611oai:www.lume.ufrgs.br:10183/185810Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532022-05-24T07:47:11Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações |
dc.title.alternative.en.fl_str_mv |
Applications of Text Mining Techniques in Operations Management |
title |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações |
spellingShingle |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações Lucini, Filipe Rissieri Mineração de texto Tomada de decisão Internação hospitalar Transporte aéreo Text mining Airline industry Hospital emergency department Decision support Operations management |
title_short |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações |
title_full |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações |
title_fullStr |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações |
title_full_unstemmed |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações |
title_sort |
Aplicações de mineração de textos na gestão de operações |
author |
Lucini, Filipe Rissieri |
author_facet |
Lucini, Filipe Rissieri |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Lucini, Filipe Rissieri |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Fogliatto, Flavio Sanson Silveira, Giovani Jose Caetano da |
contributor_str_mv |
Fogliatto, Flavio Sanson Silveira, Giovani Jose Caetano da |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Mineração de texto Tomada de decisão Internação hospitalar Transporte aéreo |
topic |
Mineração de texto Tomada de decisão Internação hospitalar Transporte aéreo Text mining Airline industry Hospital emergency department Decision support Operations management |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Text mining Airline industry Hospital emergency department Decision support Operations management |
description |
A presente tese apresenta proposições para o desenvolvimento e aplicação de técnicas de mineração de textos, de modo a contribuir para a gestão de operações nas áreas médicas e de negócios. Os objetivos desta tese são: (i) identificar e estruturar técnicas de mineração de texto, de modo a elaborar um método para prever internações de pacientes provenientes de emergências hospitalares, tendo como base somente os registros textuais não estruturados escritos por médicos durante o primeiro encontro médico-paciente; (ii) comparar previsões realizadas pelo método proposto no objetivo (i) com análises médicas realizadas por humanos, de modo a verificar se computadores podem atuar de forma autônoma na tarefa de previsão de internações de pacientes provenientes de emergências hospitalares; e (iii) identificar e estruturar técnicas de mineração de texto, de modo a elaborar um método para prever a satisfação de clientes de companhias aéreas, tendo como base as avaliações escritas e publicadas por passageiros na internet. Os métodos propostos utilizaram diferentes técnicas de mineração de textos, sendo validados por estudos de caso. Em relação à área médica, o método proposto pode realizar previsões em tempo real sobre a necessidade de leitos, ajudando as equipes de gerenciamento de leitos a melhorar os processos de fluxo de pacientes. Além disso, verificou-se que tanto médicos (iniciantes ou experientes), quanto máquina, tiveram desempenhos semelhantes na tarefa de previsão de internação de pacientes. Já em relação à área de negócios, o método proposto permitiu extrair dimensões de satisfação de avaliações online, além dos sentimentos associados a elas, considerando diferentes perfis de passageiros, serviços e períodos de tempo. Desta forma, foi possível prever a recomendação de companhias aéreas baseado nas avaliações escritas por passageiros. |
publishDate |
2018 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-12-01T03:13:28Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2018 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/185810 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
001074290 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/185810 |
identifier_str_mv |
001074290 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/185810/2/001074290.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/185810/1/001074290.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
d8fe4ad47c9104c616c918b79440d788 6799054debd35a8fd8d5f4c4231e58dc |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br |
_version_ |
1810085461196013568 |