Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20082024-090403/ |
Resumo: | Os sistemas conhecidos como redes sociais são cada vez mais utilizados por usuários como meio de comunicação, que geram muitos de metadados que são compartilhados de maneira colaborativa. A utilização de metadados nesses sistemas cresce constantemente gerando muitas informações difíceis de serem classificadas, principalmente por não serem aplicadas métricas capazes de medir a relação de importância para o usuário de acordo com seu conhecimento. Entretanto, a falta de conhecimento em relação aos metadados gera grandes perdas de dados importantes, considerando análises realizadas em base de dados e, outros sistemas que utilizam indexação ou tagging para classificar e recuperar informações. A classificação de metadados em sistemas de folksonomia utilizados em mídias sociais não realiza uma verificação ao nível de conhecimento do objeto, sugerindo metadados fora do contexto do usuário. A utilização de métricas cognitivas faz-se necessária para classificar os metadados em sistemas de informação, possibilitando utilizar metadados relacionados ao nível de conhecimento do usuário e, colaborar no mecanismo de escolha do metadado que possui a palavra-chave que melhor representa o objeto que será classificado e, identificando as reais intenções e desejo do usuário ao utilizar o sistema. Portanto, o modelo proposto para classificação de metadados a nível de conhecimento foi aplicado ao protótipo de microblog desenvolvido para testes com propósito de investigar e colher dados para essa pesquisa. O modelo que utiliza um algoritmo supervisionado e aplica métricas capazes de medir o conhecimento classificou e recomendou um conjunto de metadados embutindo um identificador de nível de conhecimento agregado ao metadado de modo visual que facilita a escolha no processo de tagging nas redes sociais. |
id |
USP_e6534fdb5e0cdfed11e4219a8721cb82 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-20082024-090403 |
network_acronym_str |
USP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository_id_str |
2721 |
spelling |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais.Cognomia - a method for classifying metadata at the level of knowledge in social networks.FolksonomyInteligência coletivaKnowledgeMetadadosMetadataMetricsMineração de dadosRedes sociaisSistemas de recomendaçãoSocial networksTaggingOs sistemas conhecidos como redes sociais são cada vez mais utilizados por usuários como meio de comunicação, que geram muitos de metadados que são compartilhados de maneira colaborativa. A utilização de metadados nesses sistemas cresce constantemente gerando muitas informações difíceis de serem classificadas, principalmente por não serem aplicadas métricas capazes de medir a relação de importância para o usuário de acordo com seu conhecimento. Entretanto, a falta de conhecimento em relação aos metadados gera grandes perdas de dados importantes, considerando análises realizadas em base de dados e, outros sistemas que utilizam indexação ou tagging para classificar e recuperar informações. A classificação de metadados em sistemas de folksonomia utilizados em mídias sociais não realiza uma verificação ao nível de conhecimento do objeto, sugerindo metadados fora do contexto do usuário. A utilização de métricas cognitivas faz-se necessária para classificar os metadados em sistemas de informação, possibilitando utilizar metadados relacionados ao nível de conhecimento do usuário e, colaborar no mecanismo de escolha do metadado que possui a palavra-chave que melhor representa o objeto que será classificado e, identificando as reais intenções e desejo do usuário ao utilizar o sistema. Portanto, o modelo proposto para classificação de metadados a nível de conhecimento foi aplicado ao protótipo de microblog desenvolvido para testes com propósito de investigar e colher dados para essa pesquisa. O modelo que utiliza um algoritmo supervisionado e aplica métricas capazes de medir o conhecimento classificou e recomendou um conjunto de metadados embutindo um identificador de nível de conhecimento agregado ao metadado de modo visual que facilita a escolha no processo de tagging nas redes sociais.The systems known as social networks are increasingly used by users as a means of communication, which generate a lot of metadata that is shared collaboratively. The use of metadata in these systems is constantly growing, generating a lot of information that is difficult to classify, mainly because metrics are not applied capable of measuring the relationship of importance to the user according to their knowledge. However, the lack of knowledge in relation to metadata generates large losses of important data, considering analyzes carried out on databases and other systems that use indexing or tagging to classify and retrieve information. The classification of metadata in folksonomy systems used in social media does not verify the level of knowledge of the object, suggesting metadata outside the user\'s context. The use of cognitive metrics is necessary to classify metadata in information systems, making it possible to use metadata related to the level of knowledge of the user and to collaborate in the mechanism for choosing the metadata that has the keyword that best represents the object that will be used. classified and identifying the user\'s real intentions and desires when using the system. Therefore, the proposed model for classifying metadata at the knowledge level was applied to the microblog prototype developed for testing with the purpose of investigating and collecting data for this research. The model, which uses a supervised algorithm and applies metrics capable of measuring knowledge, classified and recommended a set of metadata, embedding a knowledge level identifier added to the metadata in a visual way that facilitates the choice in the tagging process on social networks.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAlmeida Junior, Jorge Rady deSantos, Bruno Zolotareff dos2024-02-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20082024-090403/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/openAccesspor2024-08-21T21:51:03Zoai:teses.usp.br:tde-20082024-090403Biblioteca 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:27212024-08-21T21:51:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. Cognomia - a method for classifying metadata at the level of knowledge in social networks. |
title |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. |
spellingShingle |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. Santos, Bruno Zolotareff dos Folksonomy Inteligência coletiva Knowledge Metadados Metadata Metrics Mineração de dados Redes sociais Sistemas de recomendação Social networks Tagging |
title_short |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. |
title_full |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. |
title_fullStr |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. |
title_full_unstemmed |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. |
title_sort |
Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. |
author |
Santos, Bruno Zolotareff dos |
author_facet |
Santos, Bruno Zolotareff dos |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Almeida Junior, Jorge Rady de |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Santos, Bruno Zolotareff dos |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Folksonomy Inteligência coletiva Knowledge Metadados Metadata Metrics Mineração de dados Redes sociais Sistemas de recomendação Social networks Tagging |
topic |
Folksonomy Inteligência coletiva Knowledge Metadados Metadata Metrics Mineração de dados Redes sociais Sistemas de recomendação Social networks Tagging |
description |
Os sistemas conhecidos como redes sociais são cada vez mais utilizados por usuários como meio de comunicação, que geram muitos de metadados que são compartilhados de maneira colaborativa. A utilização de metadados nesses sistemas cresce constantemente gerando muitas informações difíceis de serem classificadas, principalmente por não serem aplicadas métricas capazes de medir a relação de importância para o usuário de acordo com seu conhecimento. Entretanto, a falta de conhecimento em relação aos metadados gera grandes perdas de dados importantes, considerando análises realizadas em base de dados e, outros sistemas que utilizam indexação ou tagging para classificar e recuperar informações. A classificação de metadados em sistemas de folksonomia utilizados em mídias sociais não realiza uma verificação ao nível de conhecimento do objeto, sugerindo metadados fora do contexto do usuário. A utilização de métricas cognitivas faz-se necessária para classificar os metadados em sistemas de informação, possibilitando utilizar metadados relacionados ao nível de conhecimento do usuário e, colaborar no mecanismo de escolha do metadado que possui a palavra-chave que melhor representa o objeto que será classificado e, identificando as reais intenções e desejo do usuário ao utilizar o sistema. Portanto, o modelo proposto para classificação de metadados a nível de conhecimento foi aplicado ao protótipo de microblog desenvolvido para testes com propósito de investigar e colher dados para essa pesquisa. O modelo que utiliza um algoritmo supervisionado e aplica métricas capazes de medir o conhecimento classificou e recomendou um conjunto de metadados embutindo um identificador de nível de conhecimento agregado ao metadado de modo visual que facilita a escolha no processo de tagging nas redes sociais. |
publishDate |
2024 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2024-02-20 |
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 |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20082024-090403/ |
url |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20082024-090403/ |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
|
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
instacron_str |
USP |
institution |
USP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
_version_ |
1809090898799099904 |