Um data warehouse de publicações científicas: indexação automática da dimensão tópicos de pesquisa dos data marts

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kanashiro, Augusto
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092007-094903/
Resumo: Este trabalho de mestrado insere-se no contexto do projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), sendo desenvolvida no Laboratório de Inteligência Computacional do ICMC-USP. A ferramenta foi proposta para recuperar, organizar e minerar grandes conjuntos de documentos científicos (na área de computação). Nesse contexto, faz-se necessário um repositório de artigos para a FIP. Ou seja, um Data Warehouse que armazene e integre todas as informações extraídas dos documentos recuperados de diferentes páginas pessoais, institucionais e de repositórios de artigos da Web. Para suportar o processamento analítico on-line (OLAP) das informações e facilitar a ?mineração? desses dados é importante que os dados estejam armazenados apropriadamente. Dessa forma, o trabalho de mestrado teve como objetivo principal projetar um Data Warehouse (DW) para a ferramenta FIP e, adicionalmente, realizar experimentos com técnicas de mineração e Aprendizado de Máquina para automatizar o processo de indexação das informações e documentos armazenados no data warehouse (descoberta de tópicos). Para as consultas multidimensionais foram construídos data marts de forma a permitir aos pesquisadores avaliar tendências e a evolução de tópicos de pesquisa
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spelling Um data warehouse de publicações científicas: indexação automática da dimensão tópicos de pesquisa dos data martsA Data warehouse for scientific publications: automatic indexing of the research topic dimension for using in data martsAprendizado de máquinaData martData martData miningData warehouseData warehouseDetecção de tópicos de pesquisaMachine learningMineração de dadosMineração de textosOLAPOLAPResearch topic detectionText miningEste trabalho de mestrado insere-se no contexto do projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), sendo desenvolvida no Laboratório de Inteligência Computacional do ICMC-USP. A ferramenta foi proposta para recuperar, organizar e minerar grandes conjuntos de documentos científicos (na área de computação). Nesse contexto, faz-se necessário um repositório de artigos para a FIP. Ou seja, um Data Warehouse que armazene e integre todas as informações extraídas dos documentos recuperados de diferentes páginas pessoais, institucionais e de repositórios de artigos da Web. Para suportar o processamento analítico on-line (OLAP) das informações e facilitar a ?mineração? desses dados é importante que os dados estejam armazenados apropriadamente. Dessa forma, o trabalho de mestrado teve como objetivo principal projetar um Data Warehouse (DW) para a ferramenta FIP e, adicionalmente, realizar experimentos com técnicas de mineração e Aprendizado de Máquina para automatizar o processo de indexação das informações e documentos armazenados no data warehouse (descoberta de tópicos). Para as consultas multidimensionais foram construídos data marts de forma a permitir aos pesquisadores avaliar tendências e a evolução de tópicos de pesquisaThis dissertation is related to the project of an Intelligent Tool for Research Supporting (FIP), being developed at the Laboratory of Computational Intelligence at ICMC-USP. The tool was proposed to retrieve, organize, and mining large sets of scientific documents in the field of computer science. In this context, a repository of articles becomes necessary, i.e., a Data Warehouse that integrates and stores all extracted information from retrieved documents from different personal and institutional web pages, and from article repositories. Data appropriatelly stored is decisive for supporting online analytical processing (OLAP), and ?data mining? processes. Thus, the main goal of this MSc research was design the FIP Data Warehouse (DW). Additionally, we carried out experiments with Data Mining and Machine Learning techniques in order to automatize the process of indexing of information and documents stored in the data warehouse (Topic Detection). Data marts for multidimensional queries were designed in order to facilitate researchers evaluation of research topics trend and evolutionBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPLopes, Alneu de AndradeKanashiro, Augusto2007-05-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092007-094903/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:09:54Zoai:teses.usp.br:tde-13092007-094903Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:09:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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