A descoberta e a análise de conglomerados textuais são processos muito importantes para a estruturação, organização e a recuperação de informações, assim como para a descoberta de conhecimento. Isto porque o ser humano coleta e armazena uma quantidade muito grande de dados textuais, que necessitam ser vasculhados, estudados, conhecidos e organizados de forma a fornecerem informações que lhe dêem o conhecimento para a execução de uma tarefa que exija a tomada de uma decisão. É justamente nesse ponto que os processos de descoberta e de análise de conglomerados (clustering) se insere, pois eles auxiliam na exploração e análise dos dados, permitindo conhecer melhor seu conteúdo e inter-relações. No entanto, esse processo, por ser aplicado em textos, está sujeito a sofrer interferências decorrentes de problemas da própria linguagem e do vocabulário utilizado nos mesmos, tais como erros ortográficos, sinonímia, homonímia, variações morfológicas e similares. Esta Tese apresenta uma solução para minimizar esses problemas, que consiste na utilização de “conceitos” (estruturas capazes de representar objetos e idéias presentes nos textos) na modelagem do conteúdo dos documentos. Para tanto, são apresentados os conceitos e as áreas relacionadas com o tema, os trabalhos correlatos (revisão bibliográfica), a metodologia proposta e alguns experimentos que permitem desenvolver determinados argumentos e comprovar algumas hipóteses sobre a proposta. As conclusões principais desta Tese indicam que a técnica de conceitos possui diversas vantagens, dentre elas a utilização de uma quantidade muito menor, porém mais representativa, de descritores para os documentos, o que torna o tempo e a complexidade do seu processamento muito menor, permitindo que uma quantidade muito maior deles seja analisada. Outra vantagem está no fato de o poder de expressão de conceitos permitir que os usuários analisem os aglomerados resultantes muito mais facilmente e compreendam melhor seu conteúdo e forma. Além do método e da metodologia proposta, esta Tese possui diversas contribuições, entre elas vários trabalhos e artigos desenvolvidos em parceria com outros pesquisadores e colegas.

A descoberta e a análise de conglomerados textuais são processos muito importantes para a estruturação, organização e a recuperação de informações, assim como para a descoberta de conhecimento. Isto porque o ser humano coleta e armazena uma quantidade muito grande de dados textuais, que necessitam ser vasculhados, estudados, conhecidos e organizados de forma a fornecerem informações que lhe dêem o conhecimento para a execução de uma tarefa que exija a tomada de uma decisão. É justamente nesse ponto que os processos de descoberta e de análise de conglomerados (clustering) se insere, pois eles auxiliam na exploração e análise dos dados, permitindo conhecer melhor seu conteúdo e inter-relações. No entanto, esse processo, por ser aplicado em textos, está sujeito a sofrer interferências decorrentes de problemas da própria linguagem e do vocabulário utilizado nos mesmos, tais como erros ortográficos, sinonímia, homonímia, variações morfológicas e similares. Esta Tese apresenta uma solução para minimizar esses problemas, que consiste na utilização de “conceitos” (estruturas capazes de representar objetos e idéias presentes nos textos) na modelagem do conteúdo dos documentos. Para tanto, são apresentados os conceitos e as áreas relacionadas com o tema, os trabalhos correlatos (revisão bibliográfica), a metodologia proposta e alguns experimentos que permitem desenvolver determinados argumentos e comprovar algumas hipóteses sobre a proposta. As conclusões principais desta Tese indicam que a técnica de conceitos possui diversas vantagens, dentre elas a utilização de uma quantidade muito menor, porém mais representativa, de descritores para os documentos, o que torna o tempo e a complexidade do seu processamento muito menor, permitindo que uma quantidade muito maior deles seja analisada. Outra vantagem está no fato de o poder de expressão de conceitos permitir que os usuários analisem os aglomerados resultantes muito mais facilmente e compreendam melhor seu conteúdo e forma. Além do método e da metodologia proposta, esta Tese possui diversas contribuições, entre elas vários trabalhos e artigos desenvolvidos em parceria com outros pesquisadores e colegas.

A descoberta e a análise de conglomerados textuais são processos muito importantes para a estruturação, organização e a recuperação de informações, assim como para a descoberta de conhecimento. Isto porque o ser humano coleta e armazena uma quantidade muito grande de dados textuais, que necessitam ser vasculhados, estudados, conhecidos e organizados de forma a fornecerem informações que lhe dêem o conhecimento para a execução de uma tarefa que exija a tomada de uma decisão. É justamente nesse ponto que os processos de descoberta e de análise de conglomerados (clustering) se insere, pois eles auxiliam na exploração e análise dos dados, permitindo conhecer melhor seu conteúdo e inter-relações. No entanto, esse processo, por ser aplicado em textos, está sujeito a sofrer interferências decorrentes de problemas da própria linguagem e do vocabulário utilizado nos mesmos, tais como erros ortográficos, sinonímia, homonímia, variações morfológicas e similares. Esta Tese apresenta uma solução para minimizar esses problemas, que consiste na utilização de “conceitos” (estruturas capazes de representar objetos e idéias presentes nos textos) na modelagem do conteúdo dos documentos. Para tanto, são apresentados os conceitos e as áreas relacionadas com o tema, os trabalhos correlatos (revisão bibliográfica), a metodologia proposta e alguns experimentos que permitem desenvolver determinados argumentos e comprovar algumas hipóteses sobre a proposta. As conclusões principais desta Tese indicam que a técnica de conceitos possui diversas vantagens, dentre elas a utilização de uma quantidade muito menor, porém mais representativa, de descritores para os documentos, o que torna o tempo e a complexidade do seu processamento muito menor, permitindo que uma quantidade muito maior deles seja analisada. Outra vantagem está no fato de o poder de expressão de conceitos permitir que os usuários analisem os aglomerados resultantes muito mais facilmente e compreendam melhor seu conteúdo e forma. Além do método e da metodologia proposta, esta Tese possui diversas contribuições, entre elas vários trabalhos e artigos desenvolvidos em parceria com outros pesquisadores e colegas.

Atualmente, técnicas de recuperação e análise de informações, principalmente textuais, são de extrema importância. Após o grande BOOM da Internet, muitos problemas que já eram conhecidos em contextos fechados passaram a preocupar também toda a comunidade científica. No âmbito deste trabalho os problemas relacionados à sobrecarga de informações, que ocorre devido ao grande volume de dados a disposição de uma pessoa, são os mais importantes. Visando minimizar estes problemas, este trabalho apresenta um estudo sobre métodos de agrupamento de objetos textuais (documentos no formato ASCII), onde os objetos são organizados automaticamente em grupos de objetos similares, facilitando sua localização, manipulação e análise. Decorrente deste estudo, apresenta-se uma metodologia de aplicação do agrupamento descrevendo-se suas diversas etapas. Estas etapas foram desenvolvidas de maneira que após uma ter sido realizada ela não precisa ser refeita, permitindo que a etapa seguinte seja aplicada diversas vezes sobre os mesmos dados (com diferentes parâmetros) de forma independente. Além da metodologia, realiza-se um estudo comparativo entre alguns algoritmos de agrupamento, inclusive apresentando-se um novo algoritmo mais eficiente. Este fato é comprovado em experimentos realizados nos diversos estudos de caso propostos. Outras contribuições deste trabalho incluem a implementação de uma ferramenta de agrupamento de textos que utiliza a metodologia elaborada e os algoritmos estudados; além da utilização de uma fórmula não convencional de cálculo de similaridades entre objetos (de abordagem fuzzy), aplicada a informações textuais, obtendo resultados satisfatórios. / The Internet is the vital media of today and, as being a mass media, problems known before to specific fields of Science arise. One of these problems, capable of annoying many people, is the information overload problem caused by the excessive amount of information returned in response to the user’s query. Due to the information overload problem, advanced techniques for information retrieval and analysis are needed. This study presents some aids in these fields, presenting a methodology to help users to apply the clustering process in textual data. The technique investigated is capable of grouping documents of several subjects in clusters of documents of the same subject. The groups identified can be used to simplify the process of information analysis and retrieval. This study also presents a tool that was created using the methodology and the algorithms analyzed. The tool was implemented to facilitate the process of investigation and demonstration of the study. The results of the application of a fuzzy formula, used to calculate the similarity among documents, are also presented.

Atualmente, técnicas de recuperação e análise de informações, principalmente textuais, são de extrema importância. Após o grande BOOM da Internet, muitos problemas que já eram conhecidos em contextos fechados passaram a preocupar também toda a comunidade científica. No âmbito deste trabalho os problemas relacionados à sobrecarga de informações, que ocorre devido ao grande volume de dados a disposição de uma pessoa, são os mais importantes. Visando minimizar estes problemas, este trabalho apresenta um estudo sobre métodos de agrupamento de objetos textuais (documentos no formato ASCII), onde os objetos são organizados automaticamente em grupos de objetos similares, facilitando sua localização, manipulação e análise. Decorrente deste estudo, apresenta-se uma metodologia de aplicação do agrupamento descrevendo-se suas diversas etapas. Estas etapas foram desenvolvidas de maneira que após uma ter sido realizada ela não precisa ser refeita, permitindo que a etapa seguinte seja aplicada diversas vezes sobre os mesmos dados (com diferentes parâmetros) de forma independente. Além da metodologia, realiza-se um estudo comparativo entre alguns algoritmos de agrupamento, inclusive apresentando-se um novo algoritmo mais eficiente. Este fato é comprovado em experimentos realizados nos diversos estudos de caso propostos. Outras contribuições deste trabalho incluem a implementação de uma ferramenta de agrupamento de textos que utiliza a metodologia elaborada e os algoritmos estudados; além da utilização de uma fórmula não convencional de cálculo de similaridades entre objetos (de abordagem fuzzy), aplicada a informações textuais, obtendo resultados satisfatórios. / The Internet is the vital media of today and, as being a mass media, problems known before to specific fields of Science arise. One of these problems, capable of annoying many people, is the information overload problem caused by the excessive amount of information returned in response to the user’s query. Due to the information overload problem, advanced techniques for information retrieval and analysis are needed. This study presents some aids in these fields, presenting a methodology to help users to apply the clustering process in textual data. The technique investigated is capable of grouping documents of several subjects in clusters of documents of the same subject. The groups identified can be used to simplify the process of information analysis and retrieval. This study also presents a tool that was created using the methodology and the algorithms analyzed. The tool was implemented to facilitate the process of investigation and demonstration of the study. The results of the application of a fuzzy formula, used to calculate the similarity among documents, are also presented.

Atualmente, técnicas de recuperação e análise de informações, principalmente textuais, são de extrema importância. Após o grande BOOM da Internet, muitos problemas que já eram conhecidos em contextos fechados passaram a preocupar também toda a comunidade científica. No âmbito deste trabalho os problemas relacionados à sobrecarga de informações, que ocorre devido ao grande volume de dados a disposição de uma pessoa, são os mais importantes. Visando minimizar estes problemas, este trabalho apresenta um estudo sobre métodos de agrupamento de objetos textuais (documentos no formato ASCII), onde os objetos são organizados automaticamente em grupos de objetos similares, facilitando sua localização, manipulação e análise. Decorrente deste estudo, apresenta-se uma metodologia de aplicação do agrupamento descrevendo-se suas diversas etapas. Estas etapas foram desenvolvidas de maneira que após uma ter sido realizada ela não precisa ser refeita, permitindo que a etapa seguinte seja aplicada diversas vezes sobre os mesmos dados (com diferentes parâmetros) de forma independente. Além da metodologia, realiza-se um estudo comparativo entre alguns algoritmos de agrupamento, inclusive apresentando-se um novo algoritmo mais eficiente. Este fato é comprovado em experimentos realizados nos diversos estudos de caso propostos. Outras contribuições deste trabalho incluem a implementação de uma ferramenta de agrupamento de textos que utiliza a metodologia elaborada e os algoritmos estudados; além da utilização de uma fórmula não convencional de cálculo de similaridades entre objetos (de abordagem fuzzy), aplicada a informações textuais, obtendo resultados satisfatórios. / The Internet is the vital media of today and, as being a mass media, problems known before to specific fields of Science arise. One of these problems, capable of annoying many people, is the information overload problem caused by the excessive amount of information returned in response to the user’s query. Due to the information overload problem, advanced techniques for information retrieval and analysis are needed. This study presents some aids in these fields, presenting a methodology to help users to apply the clustering process in textual data. The technique investigated is capable of grouping documents of several subjects in clusters of documents of the same subject. The groups identified can be used to simplify the process of information analysis and retrieval. This study also presents a tool that was created using the methodology and the algorithms analyzed. The tool was implemented to facilitate the process of investigation and demonstration of the study. The results of the application of a fuzzy formula, used to calculate the similarity among documents, are also presented.