Resumo
A manipulação de tipos diferentes de dados e informação como textos, imagens e sinais sugere a necessidade de analisá-los em conjunto, mas principalmente as suas conexões, a fim de extrair informação ou gerar conhecimento úteis. Em diversos domínios e áreas, as informações estão representadas em nós de rede de informação, os quais geram informações muitas vezes complementares, formando numerosas e sofisticadas redes. Essas redes podem ser caracterizadas como homogêneas e heterogêneas. As redes homogêneas são redes compostas apenas por nós com um único tipo de dado, por exemplo, o vínculo que une duas pessoas em uma rede social. Por outro lado, as redes heterogêneas possuem dados de tipos diferentes como, por exemplo, no Flickr, as fotos estão ligadas por meio de usuários, grupos, tags e comentários. A heterogeneidade das informações e suas conexões implicam em diferentes significados semânticos, os quais podem levar a descoberta de um conhecimento refinado e oculto, por estar em um emaranhado de informações. Esta pesquisadora tem investigado relacionamentos entre informações há mais de uma década, e ultimamente, ela está focando esforços na análise dos relacionamentos entre informações biomédicas usando Redes Complexas. Especificamente, este projeto propõe a definição de algoritmos de similaridade a serem aplicados e avaliados no contexto de coleções de diversos tipos de documentos biomédicos como artigos científicos na área médica, imagens e informações biomédicas trocadas em rede social. Trabalhos prévios de suporte desenvolvidos pela orientadora e seus alunos serão utilizados. Pretende-se contribuir com a diminuição da lacuna semântica existente entre informações complementares. (AU)
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