"Classificação de páginas na internet"

• Autor(a) principal: Martins Júnior, José
• Data de Publicação: 2003
• 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-12092003-101358/
• topic: agent; agente; Classificação de Textos; comércio eletrônico; DEEPSIA; DEEPSIA; electronic commerce; ontologia; ontology; Support Vector Machines; Support Vector Machines; text classification; Web; Web

O grande crescimento da Internet ocorreu a partir da década de 1990 com o surgimento dos provedores comerciais de serviços, e resulta principalmente da boa aceitação e vasta disseminação do uso da Web. O grande problema que afeta a escalabilidade e o uso de tal serviço refere-se à organização e à classificação de seu conteúdo. Os engenhos de busca atuais possibilitam a localização de páginas na Web pela comparação léxica de conjuntos de palavras perante os conteúdos dos hipertextos. Tal mecanismo mostra-se ineficaz quando da necessidade pela localização de conteúdos que expressem conceitos ou objetos, a exemplo de produtos à venda oferecidos em sites de comércio eletrônico. A criação da Web Semântica foi anunciada no ano de 2000 para esse propósito, visando o estabelecimento de novos padrões para a representação formal de conteúdos nas páginas Web. Com sua implantação, cujo prazo inicialmente previsto foi de dez anos, será possível a expressão de conceitos nos conteúdos dos hipertextos, que representarão objetos classificados por uma ontologia, viabilizando assim o uso de sistemas, baseados em conhecimento, implementados por agentes inteligentes de software. O projeto DEEPSIA foi concebido como uma solução centrada no comprador, ao contrário dos atuais Market Places, para resolver o problema da localização de páginas Web com a descrição de produtos à venda, fazendo uso de métodos de classificação de textos, apoiados pelos algoritmos k-NN e C4.5, no suporte ao processo decisório realizado por um agente previsto em sua arquitetura, o Crawler Agent. Os testes com o sistema em sites brasileiros denotaram a necessidade pela sua adaptação em diversos aspectos, incluindo-se o processo decisório envolvido, que foi abordado pelo presente trabalho. A solução para o problema envolveu a aplicação e a avaliação do método Support Vector Machines, e é descrita em detalhes.