dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Pacheco, Roberto Carlos dos Santos |
pt_BR |
dc.contributor.author |
Gonçalves, Alexandre Leopoldo |
pt_BR |
dc.date.accessioned |
2012-10-22T12:02:17Z |
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dc.date.available |
2012-10-22T12:02:17Z |
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dc.date.issued |
2006 |
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dc.date.submitted |
2006 |
pt_BR |
dc.identifier.other |
236626 |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/88650 |
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dc.description |
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. |
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dc.description.abstract |
Atualmente as informações textuais, disponíveis nos mais variados formatos, constituem-se como um importante recurso uma vez que mapeiam parte considerável das atividades diárias nas organizações. Nesse sentido, os desafios residem em como sintetizar grandes volumes de informação e em como revelar, através de processos automáticos ou semi-automáticos, o conhecimento latente inerente aos documentos, objetivando auxiliar o estabelecimento de estratégias que promovam suporte aos gestores organizacionais. Para tal, o presente trabalho propõe um modelo de descoberta de conhecimento baseado na correlação de elementos textuais e na expansão de unidades de análise chamado Latent Relation Discovery (LRD). O processo de correlação identifica, considerando-se um elemento textual de origem, o conjunto de elementos textuais mais relacionados. Esses relacionamentos são então utilizados na expansão de unidades de análise, ou seja, na redefinição do contexto de documentos. A avaliação do modelo é realizada em cinco cenários comparando-se LRD com outros métodos, entre eles, Latent Semantic Indexing (LSI), Phi-squared, Mutual Information e derivação deste, e Z score. No primeiro cenário o modelo proposto foi aplicado à recuperação de informação e, em seguida, à tarefa de agrupamento de documentos. Os demais cenários utilizaram informação provida por avaliadores humanos e por um mecanismo de busca tradicional para mensurar o grau de aderência entre os pares de elementos textuais e os métodos acima mencionados. Em todos os cenários, LRD apresentou melhores resultados em relação aos demais métodos. A principal contribuição do trabalho reside na definição de um modelo de correlação e expansão vetorial com o intuito de descobrir relacionamentos latentes entre elementos textuais, promover melhoramentos na representação de documentos e fornecer suporte a aplicações de Engenharia e Gestão do Conhecimento. |
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dc.format.extent |
196 f.| il., grafs., tabs. |
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dc.language.iso |
por |
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dc.publisher |
Florianópolis, SC |
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dc.subject.classification |
Engenharia de produção |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Gestão do conhecimento |
pt_BR |
dc.title |
Um modelo de descoberta de conhecimento baseado na correlação de elementos textuais e expansão vetorial aplicado à engenharia e gestão do conhecimento |
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dc.type |
Tese (Doutorado) |
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