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Busca facetada de patentes com adaptacao sob demanda de modelagem de topico

Processo: 13/16059-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2013
Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2014
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Luiz Daniel Couto de Barros Lapolla
Beneficiário:Ivo Kenji Koga
Vinculado ao auxílio:12/50120-0 - Busca facetada de patentes com adaptação sob demanda de modelagem de tópico, AP.PIPE
Assunto(s):Aprendizado computacional   Visualização de informação   Recuperação da informação   Prospecção tecnológica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizagem de Maquina | Busca Facetada | Modelagem De Tópico | Prospecção Tecnológica | recuperação de informação | Visualização de Informação | Workflows de Mineração Web

Resumo

A obtenção e o bom uso de informação estratégica são fundamentais em processos de inovação e tomada de decisão na indústria, no governo e em instituições de pesquisa. Atualmente, num mundo interconectado pela web, obter e processar a grande gama de informação disponível se tornaram grandes desafios. Neste contexto de mineração de dados da web, os dados de interesse podem ser obtidos a partir de inúmeras fontes, nas quais são disponibilizados em diferentes formatos e demandam diversas etapas de processamento antes que possam ser usados para análise. Essa complexidade dificulta o processo de especificação de procedimentos de obtenção e manipulação dos dados e implica grandes demandas em termos de tecnologias de armazenamento e processamento. Este projeto busca desenvolver metodologias de especificação de workflows de mineração da web e construir uma infraestrutura de execução dos workflows adequada aos requisitos dessa área. Para atingir esse objetivo, iremos nos basear nos mais recentes avanços nas áreas de sistemas de execução de workflows e de armazenamento e processamento distribuído de dados. A integração de tecnologias e padrões de representação e coordenação de tarefas de workflows com infraestruturas de computação distribuída de alto throughput (Big Data) agregará maior previsibilidade e eficiência às tarefas de mineração da web. Os resultados da pesquisa serão agregados em um produto chamado ElabMiner, que possibilitará a disponibilização de dados para análise de acordo com as demandas e urgências inerentes à área de prospecção tecnológica de apoio à inovação.

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