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Abstract:
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Técnicas de agrupamento de dados são responsáveis por criar grupos, ou \emph{clusters}, de objetos que são semelhantes para que se possa extrair informações desses grupos com facilidade. Para comparar pesquisadores, diferentes abordagens são possíveis. Uma delas é com base em competências extraídas de suas produções via palavras-chave, títulos etc. Outra possibilidade é considerar a coautoria, ou seja, se um profissional X publicou junto com outro profissional Z e Y também publicou com Z, há uma possível similaridade de interesse entre X e Y, sendo interessante sugerir uma colaboração entre eles. Este trabalho aborda a clusterização de pesquisadores por coautoria sobre o Currículo Lattes, comparando e agrupando \emph{(clusterizando)} profissionais e utiliza-se trabalhos existentes como apoio e baseline. |
