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[en] A GRAPH-BASED COLLABORATIVE SUPPORT FOR EXPERT FINDING AND RECOMMENDING REFERENCES IN SCIENTIFIC PUBLICATIONS / [pt] SUPORTE COLABORATIVO BASEADO EM GRAFOS PARA LOCALIZAR ESPECIALISTAS E RECOMENDAR REFERÊNCIAS EM ARTIGOS CIENTÍFICOS

ORLANDO FONSECA GUILARTE 07 April 2020 (has links)
[pt] A revisão da literatura científica é um relato crítico dos principais trabalhos em uma área ou tópico específico. Dessa forma, os autores buscam a literatura e apresentam os artigos relevantes de forma organizada por data de publicação e evolução de um tema de pesquisa. Revisões da literatura fornecem uma fotografia do estado da arte de um tópico de pesquisa. Através da seleção dos trabalhos mais importantes de uma certa área é possível identificar os autores mais especializados na área ou em determinados artigos, proporcionando assim uma solução para o problema de encontrar potenciais candidatos especialistas. Nesta tese estudaremos o problema de selecionar e visualizar os artigos mais relevantes que refletem a evolução de um tópico de pesquisa. Para isso, propomos uma abordagem visual colaborativa baseada em grafos para recomendar referências importantes. Apresentamos também a tarefa de encontrar e classificar os autores dado um artigo científico usando caminhos de citações relevantes. A partir de um ranking de referências, o valor da expertise dos autores é calculado. Uma metodologia é proposta para construir e atualizar o grafo de citações de forma colaborativa com os votos dos especialistas. / [en] The scientific literature review is a critical account of the main papers in a particular subject area or topic. In this way, the authors surveys the literature and present the relevant articles in an organized way by publication date and evolution of the research topic, which gives an overview of the state of the art in a subject. Through these relevant papers it is also possible to identify the most expert authors in the area or in certain papers, thus providing a solution to the problem of finding potential expert candidates. The main challenge of making a literature review is to identify the most relevant articles that reflect the evolution of the different research topics. In this thesis, we propose a visual collaborative approach that uses graphs to recommend important references. In addition, we introduce the task of searching and ranking authors given a target paper using relevant citation paths. From a ranking of references, the value of the author s expertise is calculated. A methodology is proposed in order to build and update the citation graph in a collaborative way with the expert s votes.

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