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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AKUMJ6| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Modelos de autoria não-booleanas para busca de especialistas na academia |
| Autor(es): | Vítor Mangaravite |
| Primeiro Orientador: | Rodrygo Luis Teodoro Santos |
| Primeiro membro da banca : | Alberto Henrique Frade Laender |
| Segundo membro da banca: | Leandro Balby Marinho |
| Terceiro membro da banca: | Mario Sergio Ferreira Alvim Junior |
| Quarto membro da banca: | Marcos Andre Goncalves |
| Resumo: | As abordagens do estado-da-arte para busca de especialistas dependem de associações documento-candidato para inferir a expertise de uma pessoa para uma determinada consulta. Essas associações têm sido tradicionalmente modeladas como variáveis booleanas, indicando se um candidato é ou não autor de um determinado documento, sendo o peso dessa associação normalizado para penalizar candidatos prolíficos. Nesta dissertação, abordamos o problema de busca de especialistas em um ambiente acadêmico, onde a autoria de um documento pode ser determinada com razoável confiança. Assim, em contraste às abordagens tradicionais, propomos modelar associações como variáveis não-booleanas, refletindo a probabilidade de um documento ser informativo para a especialidade de um candidato. Além disso, introduzimos um esquema de normalização alternativo que mede o quão discriminativa uma associação documento-candidato é à luz de todas as associações que envolvem o documento ou o candidato. Através de um estudo de grande escala com acadêmicos especialistas de diversas áreas do conhecimento, demonstramos o desempenho das funções de associação e de normalização propostas para melhorar a eficácia de uma abordagem do estado-da-arte para busca de especialistas. |
| Abstract: | . |
| Assunto: | Computação Banco de dados Busca Sistemas de recuperação da informação Mineração de dados (Computação) |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AKUMJ6 |
| Data do documento: | 1-Jun-2016 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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