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WOSZEZENK, Cristiane Raquel. Modelo Para Descoberta de Conhecimento Baseado em Associação Semântica e Temporal Entre Elementos Textuais. Tese, 2016

O aumento da complexidade nas atividades organizacionais, a vertiginosa expansão da Internet e os avanços da sociedade do conhecimento são alguns dos responsáveis pelo volume inédito de dados digitais. Essa crescente massa de dados apresenta grande potencial para a análise de padrões e descoberta de conhecimento. Nesse sentido, a análise dos relacionamentos presentes nesse imenso volume de informações pode proporcionar novos e, possivelmente, inesperados insights. A presente pesquisa constatou a escassez de trabalhos que consideram adequadamente a semântica e a temporalidade dos relacionamentos entre elementos textuais, características consideradas importantes para a descoberta de conhecimento. Assim, este trabalho propõe um modelo para descoberta de conhecimento que conta com uma ontologia de alto-nível para a representação de relacionamentos e com a técnica Latent Semantic Indexing (LSI) para determinar a força de associação entre termos que não se relacionam diretamente. A representação do conhecimento de domínio, bem como, a determinação da força associativa entre os termos são realizadas levando em conta o tempo em que os relacionamentos ocorrem. A avaliação do modelo foi realizada a partir de dois tipos de experimentos: um que trata da classificação de documentos e outro que trata da associação semântica e temporal entre termos. Os resultados demonstram que o modelo: i) possui potencial para ser aplicado em tarefas intensivas em conhecimento, como a classificação e ii) é capaz de apresentar curvas da força associativa entre dois termos ao longo do tempo, contribuindo para o levantamento de hipóteses e, consequentemente, para a descoberta de conhecimento.

Link para download: Tese_Cristiane Raquel Woszezenki_Versao Final

JUNIOR, Vanderlei Freitas. Ontologia para Representação Semântica de Indicadores de Desempenho Considerando Aspectos de Vaguidade, Temporalidade e Relacionamento entre Indicadores. Tese, 2016.

Os indicadores são amplamente utilizados pelas organizações como forma de avaliar, medir e classificar o desempenho organizacional. Parte integrante de sistemas de avaliação de desempenho, os indicadores são, muitas vezes, compartilhados ou comparados com diferentes setores internos ou até mesmo com outras organizações. Entretanto, alguns indicadores possuem associada certa vaguidade e imprecisão, carecendo-lhe também de semântica. Desta forma, a presente tese ocupou-se de apresentar um modelo de conhecimento baseado em ontologia e lógica difusa para representar semanticamente e de forma genérica os indicadores, tratando-se a imprecisão e vaguidade, além de contribuir incluindo a percepção da temporalidade e relacionamento entre indicadores. Utilizando-se a metodologia Design Science Research Methodology, o modelo foi considerado adequado, evidenciando, através da realização de entrevistas, a importância da representação da imprecisão, vaguidade, temporalidade e o relacionamento entre diferentes indicadores no contexto de avaliação de desempenho.

 

Link para download: Vanderlei Freitas Junior

CABRAL, Rodrigo Bittencourt. Concepção, implementação e validação de um enfoque para integração e recuperação de conhecimento distribuído em bases de dados heterogêneas. Dissertação, 2010.

Com o crescimento da demanda e da composição de Bases de Conhecimento para os mais diversos fins e a sua disponibilização através da rede mundial de computadores, passou-se a observar a necessidade de organizar este conhecimento e também integrá-lo para possibilitar maior acessibilidade e facilidade na sua manutenção e utilização, devido à caracterização da disposição dispersa e o formato heterogêneo das referidas bases. Neste trabalho é proposto um sistema que efetua integração do conhecimento de bases de dados em contexto genérico, utilizando como estudo de caso o atendimento emergencial no CIT – Centro de Informações Toxicológicas de Santa Catarina – além de possibilitar a manutenção e manipulação deste artefato através do agrupamento de técnicas de recuperação de informação, aperfeiçoamento semântico, expansão de consulta, fonética em um único mecanismo. Foram avaliadas – através de uma revisão sistemática da literatura – as melhores opções disponibilizadas por estudos prévios em pesquisas realizadas nestas áreas a fim de encontrar a melhor combinação a ser utilizada no mecanismo, além da análise do produto final em um comparativo feito entre mecanismos previamente utilizados pelos profissionais no atendimento de urgência.

Link para Download: Rodrigo Bittencourt Cabral

BETTIO, Raphael Winckler de. Interrelação das Técnicas Term Extraction e Query Expansion Aplicadas na Recuperação de Documentos Textuais. Tese, 2007.

Conforme Sighal (2006) as pessoas reconhecem a importância do armazenamento e busca da informação e, com o advento dos computadores, tornou-se possível o armazenamento de grandes quantidades dela em bases de dados. Em conseqüência, catalogar a informação destas bases tornou-se imprescindível. Nesse contexto, o campo da Recuperação da Informação, surgiu na década de 50, com a finalidade de promover a construção de ferramentas computacionais que permitissem aos usuários utilizar de maneira mais eficiente essas bases de dados. O principal objetivo da presente pesquisa é desenvolver um Modelo Computacional que possibilite a recuperação de documentos textuais ordenados pela similaridade semântica, baseado na intersecção das técnicas de Term Extration e Query Expansion.

Link para download: Raphael Winckler de Bettio