[pt] Sistemas de recomendação têm sido amplamente utilizados pelos grandes portais na Web, em decorrência do aumento do volume de dados disponíveis na Web. Tais sistemas são basicamente utilizados para sugerir informações relevantes para os seus usuários. Esta dissertação apresenta um sistema de recomendação de segundo nível para auxiliar equipes de jornalistas de portais de notícias no processo de recomendação de notícias relacionadas para os usuários do portal. O sistema é chamado de segundo nível pois apresenta recomendações aos jornalistas para que, por sua vez, geram recomendações aos usuários do portal. O modelo seguido pelo sistema consiste na recomendação de notícias relacionadas com base em características extraídas do próprio texto da notícia original. As características extraídas permitem a criação de consultas contra um banco de dados de notícias anteriormente publicadas. O resultado de uma consulta é uma lista de notícias candidatas à recomendação, ordenada pela similaridade com a notícia original e pela data de publicação, que o editor da notícia original manualmente processa para gerar a lista final de notícias relacionadas. / [en] Recommendation systems are widely used by major Web portals due to the increase in the volume of data available on the Web. Such systems are basically used to suggest information relevant to their users. This dissertation presents a second-level recommendation system, which aims at assisting the team of journalists of a news Web portal in the process of recommending related news for the users of the Web portal. The system is called second level since it creates recommendations to the journalists Who, in turn, generate recommendations to the users. The system follows a model based on features extracted from the text itself. The extracted features permit creating queries against a news database. The query result is a list of candidate news, sorted by score and date of publication, which the news editor manually processes to generate the final list of related news.

Der Großteil des geschäftsrelevanten Wissens liegt heute als unstrukturierte Information in Form von Textdaten auf Internetseiten, in Office-Dokumenten oder Foreneinträgen vor. Zur Extraktion und Verwertung dieser unstrukturierten Informationen wurde eine Vielzahl von Text-Mining-Lösungen entwickelt. Viele dieser Systeme wurden in der jüngeren Vergangenheit als Webdienste zugänglich gemacht, um die Verwertung und Integration zu vereinfachen. Die Kombination verschiedener solcher Text-Mining-Dienste zur Lösung konkreter Extraktionsaufgaben erscheint vielversprechend, da so bestehende Stärken ausgenutzt, Schwächen der Systeme minimiert werden können und die Nutzung von Text-Mining-Lösungen vereinfacht werden kann. Die vorliegende Arbeit adressiert die flexible Kombination von Text-Mining-Diensten in einem serviceorientierten System und erweitert den Stand der Technik um gezielte Methoden zur Auswahl der Text-Mining-Dienste, zur Aggregation der Ergebnisse und zur Abbildung der eingesetzten Klassifikationsschemata. Zunächst wird die derzeit existierende Dienstlandschaft analysiert und aufbauend darauf eine Ontologie zur funktionalen Beschreibung der Dienste bereitgestellt, so dass die funktionsgesteuerte Auswahl und Kombination der Text-Mining-Dienste ermöglicht wird. Des Weiteren werden am Beispiel entitätsextrahierender Dienste Algorithmen zur qualitätssteigernden Kombination von Extraktionsergebnissen erarbeitet und umfangreich evaluiert. Die Arbeit wird durch zusätzliche Abbildungs- und Integrationsprozesse ergänzt, die eine Anwendbarkeit auch in heterogenen Dienstlandschaften, bei denen unterschiedliche Klassifikationsschemata zum Einsatz kommen, gewährleisten. Zudem werden Möglichkeiten der Übertragbarkeit auf andere Text-Mining-Methoden erörtert.

Der Großteil des geschäftsrelevanten Wissens liegt heute als unstrukturierte Information in Form von Textdaten auf Internetseiten, in Office-Dokumenten oder Foreneinträgen vor. Zur Extraktion und Verwertung dieser unstrukturierten Informationen wurde eine Vielzahl von Text-Mining-Lösungen entwickelt. Viele dieser Systeme wurden in der jüngeren Vergangenheit als Webdienste zugänglich gemacht, um die Verwertung und Integration zu vereinfachen. Die Kombination verschiedener solcher Text-Mining-Dienste zur Lösung konkreter Extraktionsaufgaben erscheint vielversprechend, da so bestehende Stärken ausgenutzt, Schwächen der Systeme minimiert werden können und die Nutzung von Text-Mining-Lösungen vereinfacht werden kann. Die vorliegende Arbeit adressiert die flexible Kombination von Text-Mining-Diensten in einem serviceorientierten System und erweitert den Stand der Technik um gezielte Methoden zur Auswahl der Text-Mining-Dienste, zur Aggregation der Ergebnisse und zur Abbildung der eingesetzten Klassifikationsschemata. Zunächst wird die derzeit existierende Dienstlandschaft analysiert und aufbauend darauf eine Ontologie zur funktionalen Beschreibung der Dienste bereitgestellt, so dass die funktionsgesteuerte Auswahl und Kombination der Text-Mining-Dienste ermöglicht wird. Des Weiteren werden am Beispiel entitätsextrahierender Dienste Algorithmen zur qualitätssteigernden Kombination von Extraktionsergebnissen erarbeitet und umfangreich evaluiert. Die Arbeit wird durch zusätzliche Abbildungs- und Integrationsprozesse ergänzt, die eine Anwendbarkeit auch in heterogenen Dienstlandschaften, bei denen unterschiedliche Klassifikationsschemata zum Einsatz kommen, gewährleisten. Zudem werden Möglichkeiten der Übertragbarkeit auf andere Text-Mining-Methoden erörtert.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

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