Melhoramento do módulo de agrupamento da ferramenta SFIA: sinais fracos para inteligência antecipativa

• Processo: 12/11917-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Ana Estela Antunes da Silva
• Beneficiário: Thomas Wiliam Norio Hayashi
• Instituição Sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Assunto(s): Mineração de texto Algoritmos Diretivas antecipadas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agrupamento | função de distância | inteligência antecipativa | Mineração de Texto | sinal fraco | Recuperação de Padrões

Resumo

Este projeto objetiva o melhoramento do módulo de agrupamento da ferramenta SFIA (Sinais Fracos para Inteligência Antecipativa) que foi objeto de estudo do projeto de iniciação científica Fapesp (Processo: 2011/08696-9) com término em julho/2012. A ferramenta destina-se ao apoio à tomada de decisão organizacional baseada no conceito de inteligência antecipativa. A inteligência antecipativa se baseia na tomada de decisões por meio da extração, armazenamento e análise de informações que antecipam acontecimentos e eventos de maneira que organizações possam agir antecipadamente à ocorrência dos mesmos. Uma das formas sob as quais encontram-se tais informações é chamada de informação do tipo sinal fraco. Um sinal fraco é uma sentença curta resultante de uma observação da realidade. A ferramenta SFIA já possui um módulo de inclusão e agrupamento de sinais fracos. Esse módulo possibilita a inclusão e agrupamento de sinais fracos similares por meio de um algoritmo de agrupamento baseado no algoritmo K-medoids. Esse agrupamento considera sinais fracos como sentenças e as agrupa de acordo com uma medida de similaridade dada por uma função que considera alguns aspectos sintáticos das sentenças. A função de similaridade é baseada na distância de Jaccard. O projeto atual visa o melhoramento do módulo de agrupamento considerando dois principais aspectos: a qualidade dos grupos formados e a representatividade da função de distância. Para isso, o projeto atual propõe o melhoramento do algoritmo de agrupamento aplicado à base de sinais fracos. Esse melhoramento é baseado no estudo e implementação de extensões ao algoritmo K-medoids como o "Bisecting K-medoids" e "Constraint K-medoids". Com relação ao aspecto função de similaridade, a função utilizada no projeto inicial teve como variáveis elementos sintáticos comuns e diferentes em pares de sinais fracos. Um dos critérios para a avaliação da representatividade da função será a pertinência desses elementos à função e a possibilidade de inclusão de novos elementos à mesma. Os principais objetivos do atual projeto são: estudar os algoritmos baseados no K-medoids; implementar uma dessas extensões; comparar o desempenho desse algoritmo ao algoritmo previamente desenvolvido para a ferramenta SFIA, avaliar os componentes da função de distância utilizada pelo algoritmo de agrupamento. (AU)