Modelos de autoria não-booleanas para busca de especialistas na academia

Vítor Mangaravite

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AKUMJ6

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Rodrygo Luis Teodoro Santos	pt_BR
dc.contributor.referee1	Alberto Henrique Frade Laender	pt_BR
dc.contributor.referee2	Leandro Balby Marinho	pt_BR
dc.contributor.referee3	Mario Sergio Ferreira Alvim Junior	pt_BR
dc.contributor.referee4	Marcos Andre Goncalves	pt_BR
dc.creator	Vítor Mangaravite	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-14T00:25:44Z	-
dc.date.available	2019-08-14T00:25:44Z	-
dc.date.issued	2016-06-01	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AKUMJ6	-
dc.description.abstract	.	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.language	Português	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Recuperação de Informação	pt_BR
dc.subject	Busca de Especialistas	pt_BR
dc.subject.other	Computação	pt_BR
dc.subject.other	Banco de dados Busca	pt_BR
dc.subject.other	Sistemas de recuperação da informação	pt_BR
dc.subject.other	Mineração de dados (Computação)	pt_BR
dc.title	Modelos de autoria não-booleanas para busca de especialistas na academia	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
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