Seleção de bibliografia científica baseada em relevância e similaridade utilizando redes complexas (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: PIRES, DEBORA FRITSCHER - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: REDES COMPLEXAS; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Rede de citações; Similaridade de texto; PageRank
- Language: Português
- Abstract: Uma grande quantidade de documentos científicos é produzida e pode ser disponibilizada atualmente com muita facilidade. Essa abundância, porém, gera uma sobrecarga de informação e torna difícil a análise de todo conteúdo. Consultas que usam a busca por palavras-chaves, como o Google, retornam muitas respostas, mas a maioria sem relação com o conteúdo desejado. É necessária uma seleção por um critério mais efetivo que retorne documentos significativos para o trabalho que se está fazendo. Quando artigos científicos são selecionados, se deseja ter como retorno documentos de qualidade e relacionados com a pesquisa em andamento. Um trabalho citado por muitos indica que os autores destes atestam a qualidade do primeiro. Quando os trabalhos que referenciam outros são relevantes em suas áreas, a qualidade dos referenciados é validada e reforçada. Já a similaridade entre textos de documentos mostra o grau de relação entre eles. Trabalhos que citam um mesmo conjunto de outros documentos também estão relacionados. Muitos algoritmos tradicionais de classificação que utilizam na sua avaliação a similaridade de textos treinam um modelo a partir de dados rotulados. A obtenção destes dados, porém, é difícil e tem um custo bastante elevado. Opções são algoritmos que utilizam abordagens baseadas em grafos com uma quantidade muito pequena de artigos de interesse na entrada. Constroem um grafo, identificam automaticamente documentos negativos e utilizam algum algoritmo de propagação para espalhar os rótulos positivos e negativos pelos nodos do grafo. Estes algoritmos avaliam apenas o grau de relação com a pesquisa sendo realizada, não contribuindo para uma seleção de qualidade. Este trabalho acrescenta, neste cenário, o critério de qualidade na seleção de artigos, adicionando a análise da rede de citações a esta técnica e utilizando PageRank na avaliação. A seleção por similaridade também é aprimorada com autilização do número de artigos que cada documento tem em comum com os artigos de interesse como critério.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
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ABNT
PIRES, Débora Fritscher. Seleção de bibliografia científica baseada em relevância e similaridade utilizando redes complexas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8dca1496-c2ed-4b70-9dfa-b91a02c5c7e7/Debora%20Pires.pdf. Acesso em: 29 abr. 2024. -
APA
Pires, D. F. (2023). Seleção de bibliografia científica baseada em relevância e similaridade utilizando redes complexas (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8dca1496-c2ed-4b70-9dfa-b91a02c5c7e7/Debora%20Pires.pdf -
NLM
Pires DF. Seleção de bibliografia científica baseada em relevância e similaridade utilizando redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8dca1496-c2ed-4b70-9dfa-b91a02c5c7e7/Debora%20Pires.pdf -
Vancouver
Pires DF. Seleção de bibliografia científica baseada em relevância e similaridade utilizando redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8dca1496-c2ed-4b70-9dfa-b91a02c5c7e7/Debora%20Pires.pdf
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