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Redes Complexas em Mineração Visual de Coleções de Documentos

Processo: 09/03306-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2009
Vigência (Término): 30 de junho de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Maria Cristina Ferreira de Oliveira
Beneficiário:Robson Carlos da Motta
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Visualização de informação   Mineração de dados   Redes complexas

Resumo

A vasta quantidade de informações disponível sobre qualquer área de conhecimento torna cada vez mais difícil selecionar e analisar informações específicas e relevantes sobre determinado assunto. Uma maneira de apoiar usuários nestas tarefas consiste em apresentar uma representação visual da coleção. Recentemente, foram propostas diversas técnicas para gerar mapas visuais de coleções de documentos. Em particular, técnicas de projeção ou de posicionamento de pontos geram uma representação bidimensional da coleção que pode ser a base de diversas representações visuais em que a proximidade geográfica no espaço bidimensional indica similaridade de conteúdo entre os documentos. Essas representações são chamadas de mapas de documentos, e oferecem uma interface adequada para a exploração interativa da coleção, caracterizando um processo de mineração visual direcionado pelo usuário.Neste projeto, propomos utilizar medidas de redes complexas para apoiar tarefas de mineração visual de coleções de documentos científicos, a partir da construção de redes que modelam diferentes relações entre artigos. Partimos de duas hipóteses a serem investigadas: (i) o uso integrado de mapas de documentos por similaridade e de redes complexas extraídas do corpus pode contribuir decisivamente nos processos de descoberta de conhecimento e extração de padrões direcionados por usuários; e (ii) a análise de propriedades de redes de similaridade derivadas do corpus pode melhorar o desempenho de abordagens de aprendizado ativo em tarefas de classificação de documentos.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MOTTA, ROBSON; MINGHIM, ROSANE; LOPES, ALNEU DE ANDRADE; OLIVEIRA, MARIA CRISTINA F. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections. Neurocomputing, v. 150, n. B, SI, p. 583-598, FEB 20 2015. Citações Web of Science: 12.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MOTTA, Robson Carlos da. Medidas em grafos para apoiar a avaliação da qualidade de projeções multidimensionais. 2014. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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