A Análise de Conceitos Formais (FCA) é uma teoria matemática que formaliza a noção de conceitos e hierarquias conceituais. De importância central a esta teoria é uma estrutura algébrica denominada reticulado de conceitos. Esta estrutura é definida em função de um conjunto de objetos, outro de atributos e uma relação que indica os atributos apresentados por cada objeto. Uma representação gráfica de um reticulado de conceitos, por meio de uma interface computacional, é capaz de expor regularidades presentes em dados a um usuário, e este pode então realizar tarefas de análise exploratória de dados. Este tipo de aplicação de FCA vem sendo empregado em dezenas de projetos pertencentes a áreas diversas, como medicina, serviços de inteligência, engenharia de software e bioinformática. Mostramos neste trabalho um sistema de análise exploratória de dados baseado em FCA, e sua utilização sobre dados reais. Também é mostrado como reticulados de conceitos podem ser empregados em interfaces de recuperação de informação. Do ponto de vista algorítmico, analisamos métodos computacionais para a determinação do reticulado de conceitos, e também de uma subestrutura simplificada, o conjunto de conceitos. O tamanho de um reticulado de conceitos pode ser exponencial em função dos tamanhos dos conjuntos de objetos e de atributos. Assim, é de vital interesse o estabelecimento de cotas superiores para o número de conceitos de um reticulado. Neste trabalho, apresentamos as cotas já conhecidas presentes na literatura. Também estabelecemos uma nova cota superior, e mostramos famílias de casos em que nossa cota superior é mais justa que as demais. Para algumas famílias particulares, nossa cota é polinomial, enquanto que as demais são exponenciais. / Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical theory that formalizes the notion of concepts and conceptual hierarchies. Of central importance to this theory is an algebraic structure termed concept lattice. Such structure becomes defined after being given one set of objects, one of attributes, and an incidence relation describing the attributes held by each object. A graphical representation of a concept lattice, by means of a computational interface, is capable of unfolding regularities present in data to an user, who is then able to conduct exploratory data analysis tasks. This sort of FCA application is currently deployed in tens of projects belonging to a wide range of areas, such as medicine, intelligence services, software engineering and bioinformatics. We show in this work an FCA-based system of exploratory data analysis, and its use over real data. Moreover, it is shown how concept lattices can be employed in information retrieval interfaces. From the algorithmic viewpoint, we analyse computational methods for the determination of a concept lattice, and also of a simplified substructure, the concept set. The size of a concept lattice can be exponential when compared to the size of the objects and the attributes sets. Therefore, it is of paramount interest the establishment of upper bounds for the number of concepts of a lattice. In this work, we present the upper bounds already known in the literature. We also establish a new upper bound, and show families of cases in which our bound is sharper than the others. For particular families, our bound is polynomial, whereas the other bounds are exponential.

A Análise de Conceitos Formais (FCA) é uma teoria matemática que formaliza a noção de conceitos e hierarquias conceituais. De importância central a esta teoria é uma estrutura algébrica denominada reticulado de conceitos. Esta estrutura é definida em função de um conjunto de objetos, outro de atributos e uma relação que indica os atributos apresentados por cada objeto. Uma representação gráfica de um reticulado de conceitos, por meio de uma interface computacional, é capaz de expor regularidades presentes em dados a um usuário, e este pode então realizar tarefas de análise exploratória de dados. Este tipo de aplicação de FCA vem sendo empregado em dezenas de projetos pertencentes a áreas diversas, como medicina, serviços de inteligência, engenharia de software e bioinformática. Mostramos neste trabalho um sistema de análise exploratória de dados baseado em FCA, e sua utilização sobre dados reais. Também é mostrado como reticulados de conceitos podem ser empregados em interfaces de recuperação de informação. Do ponto de vista algorítmico, analisamos métodos computacionais para a determinação do reticulado de conceitos, e também de uma subestrutura simplificada, o conjunto de conceitos. O tamanho de um reticulado de conceitos pode ser exponencial em função dos tamanhos dos conjuntos de objetos e de atributos. Assim, é de vital interesse o estabelecimento de cotas superiores para o número de conceitos de um reticulado. Neste trabalho, apresentamos as cotas já conhecidas presentes na literatura. Também estabelecemos uma nova cota superior, e mostramos famílias de casos em que nossa cota superior é mais justa que as demais. Para algumas famílias particulares, nossa cota é polinomial, enquanto que as demais são exponenciais. / Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical theory that formalizes the notion of concepts and conceptual hierarchies. Of central importance to this theory is an algebraic structure termed concept lattice. Such structure becomes defined after being given one set of objects, one of attributes, and an incidence relation describing the attributes held by each object. A graphical representation of a concept lattice, by means of a computational interface, is capable of unfolding regularities present in data to an user, who is then able to conduct exploratory data analysis tasks. This sort of FCA application is currently deployed in tens of projects belonging to a wide range of areas, such as medicine, intelligence services, software engineering and bioinformatics. We show in this work an FCA-based system of exploratory data analysis, and its use over real data. Moreover, it is shown how concept lattices can be employed in information retrieval interfaces. From the algorithmic viewpoint, we analyse computational methods for the determination of a concept lattice, and also of a simplified substructure, the concept set. The size of a concept lattice can be exponential when compared to the size of the objects and the attributes sets. Therefore, it is of paramount interest the establishment of upper bounds for the number of concepts of a lattice. In this work, we present the upper bounds already known in the literature. We also establish a new upper bound, and show families of cases in which our bound is sharper than the others. For particular families, our bound is polynomial, whereas the other bounds are exponential.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-02-15T13:15:48Z No. of bitstreams: 2 Aline_Silva2017.pdf: 2700156 bytes, checksum: bee0ace03add52197dcc0da18998b458 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-15T13:15:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Aline_Silva2017.pdf: 2700156 bytes, checksum: bee0ace03add52197dcc0da18998b458 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-02-10 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The history and philosophy of science can be used as subsidies to improve science teaching, including biology. For this improvement to occur, it is necessary to carry out researches to raise the historical aspects of concepts elaboration related to the scientific content present in schools and also the materials to support teachers, like textbooks. For that purpose, a study, from the 1950s to the present day on the conceptual development of genotype and phenotype, was carried out to provide theoretical subsidies for the analysis of these terms in high school biology textbooks. This research is justified by the need to evaluate how the concepts are presented in textbooks, since there is a need to adapt and revise the concepts according to the academic research notes, and also how the mere "knowledge used" is transposed to the "knowledge taught". The general objective of this study was to analyze how the concepts of genotype and phenotype are introduced in textbooks for basic education system. To find out the following questions were asked: Are the concepts of genotype and phenotype presented and transposed to textbooks respecting the scientific knowledge of each era? Is there historical recurrence in these materials of how the definition of these concepts came to be? The methodology is qualitative in nature, comprising data content analysis, which consists of three steps: pre-analysis, coding and categorization. The process of analyzing didactic transposition was carried out according to the following elements: Transformation Outsourcing, Internal Transformation, knowledge programmability, context-bound, biological aging and aging moral distance, textualization of knowledge, didactic creations and the old/new dialectic. Analyzing the results it was evidenced that the concepts of genotype and phenotype present in the respective textbooks did not follow the understanding of the scientific community of each era. Generally, the delay of the didactic transposition occurs, with respect to the development of the scientific knowledge. It is understood that part of this delay is acceptable, since it is very difficult for textbooks to be edited at the time of scientific research. However, authors and editors need to be concerned with the updates that emerge from scientific production, and care must be taken to ensure that there is no distancing of decades between the concepts presented in the teaching materials in relation to the compressions accepted by the scientific community. Regarding to analysis of the elements of the didactic transposition, it was noticed that the books usually present the contents of genotype and phenotype in a synthetic way, which may make it impossible to develop the scientific literacy of the students, leading them to see the genetics in a deterministic way, without considering the internal and external interferences for the constitution of the phenotype. / A história e a filosofia da ciência podem ser utilizadas como subsídios para melhorar o ensino das ciências, dentre essas, a biologia. Para que essa melhora aconteça, é necessário realizar pesquisas cujo objetivo consista em levantar os aspectos históricos da construção dos conceitos relacionados aos conteúdos científicos apresentados em sala de aula e também nos materiais de apoio aos professores, como o livro didático. Com esse intuito, foi realizado um estudo, desde a década de 1950 até os dias atuais acerca do desenvolvimento conceitual de genótipo e fenótipo, para fornecer subsídios teóricos para a análise desses termos em livros didáticos de Biologia do Ensino Médio. Essa pesquisa se justifica pela necessidade de avaliar como os conceitos estão apresentados nos livros didáticos, uma vez que existe a necessidade de adequação e revisão dos conceitos conforme os apontamentos da pesquisa acadêmica, e ainda como são transpostos esses conhecimentos do “saber sábio” para o “saber a ensinar”. O objetivo geral desta pesquisa foi analisar como os conceitos de genótipo e fenótipo são apresentados em livros didáticos destinados à educação básica. Para tal fim, realizamos os seguintes questionamentos: Os conceitos de genótipo e fenótipo são apresentados e transpostos para os livros didáticos respeitando os conhecimentos científicos de cada época? Apresenta-se recorrência histórica nesses materiais de como se chegou a definição desses conceitos? A metodologia é de natureza qualitativa, compreendendo a análise de conteúdo dos dados, que consiste em três etapas: pré-análise, codificação e categorização. O processo de análise da transposição didática foi realizado conforme os seguintes elementos: dessincretização do saber, despersonalização do saber, programabilidade do saber, publicidade do saber, envelhecimento moral/biológico, finalidade na textualização do saber, criações didáticas e a dialética antigo/novo. Ao analisar os resultados evidenciou-se que os conceitos de genótipo e fenótipo presentes nos respectivos livros não acompanharam a compreensão da comunidade científica de cada época. Geralmente, ocorre a demora da transposição didática, com relação ao desenvolvimento do conhecimento científico. Entendemos que parte dessa demora é aceitável, visto que, é muito difícil os livros didáticos serem editados no momento imediato ao desenvolvimento das pesquisas científicas. No entanto, os autores e editores precisam se preocupar com as atualizações que emergem da produção científica, e cuidar para que não haja distanciamento de décadas entre os conceitos apresentados nos materiais didáticos em relação às compressões aceitas pela comunidade científica. Quanto à análise dos elementos da transposição didática, percebemos que os livros geralmente possuem apresentação dos conteúdos de genótipo e fenótipo de uma forma sintética, o que pode impossibilitar o desenvolvimento da alfabetização científica dos alunos, levando-os a ver a genética de forma determinista, sem considerar as interferências internas e externas para a constituição do fenótipo.

Na atualidade, o interesse pelo uso de ontologias tem sido incrementado. No entanto, o processo de construção pode ser custoso em termos de tempo. Para uma ontologia ser construída, precisa-se de um especialista com conhecimentos de um editor de ontologias. Com a finalidade de reduzir tal processo de construção pelo especialista, analisamos e propomos um método para realizar aprendizado de ontologias (AO) de forma supervisionada. O presente trabalho consiste em uma abordagem combinada de diferentes técnicas no AO. Primeiro, usamos uma técnica estatística chamada C/NC-values, acompanhada da ferramenta Cogroo, para extrair os termos mais representativos do texto. Esses termos são considerados por sua vez como conceitos. Projetamos também uma gramática de restrições (GR), com base na informação linguística do Português, com o objetivo de reconhecer e estabelecer relações entre conceitos. Para poder enriquecer a informação na ontologia, usamos a análise de conceitos formais (ACF) com o objetivo de identificar possíveis superconceitos entre dois conceitos. Finalmente, extraímos ontologias para os textos de três temas, submetendo-as à avaliação dos especialistas na área. Um web site foi feito para tornar o processo de avaliação mais amigável para os avaliadores e usamos o questionário de marcos de características proposto pelo método OntoMetrics. Os resultados mostram que nosso método provê um ponto de partida aceitável para a construção de ontologias. / Nowadays, the interest in the use of ontologies has increased, nevertheless, the process of ontology construction can be very time consuming. To build an ontology, we need a domain expert with knowledge in an ontology editor. In order to reduce the time needed by the expert, we propose and analyse a supervised ontology learning (OL) method. The present work consists of a combined approach of different techniques in OL. First, we use a statistic technique called C/NC-values, with the help of the Cogroo tool, to extract the most significant terms. These terms are considered as concepts consequently. We also design a constraint grammar (CG) based in linguistic information of Portuguese to recognize relations between concepts. To enrich the ontology information, we use the formal concept analysis (FCA) in order to discover a parent for a set of concepts. In order to evaluate the method, we have extracted ontologies from text on three different domains and tested them with corresponding experts. A web site was built to make the evaluation process friendlier for the experts and we used an evaluation framework proposed in the OntoMetrics method. The results show that our method provides an acceptable starting point for the construction of ontologies.

Na atualidade, o interesse pelo uso de ontologias tem sido incrementado. No entanto, o processo de construção pode ser custoso em termos de tempo. Para uma ontologia ser construída, precisa-se de um especialista com conhecimentos de um editor de ontologias. Com a finalidade de reduzir tal processo de construção pelo especialista, analisamos e propomos um método para realizar aprendizado de ontologias (AO) de forma supervisionada. O presente trabalho consiste em uma abordagem combinada de diferentes técnicas no AO. Primeiro, usamos uma técnica estatística chamada C/NC-values, acompanhada da ferramenta Cogroo, para extrair os termos mais representativos do texto. Esses termos são considerados por sua vez como conceitos. Projetamos também uma gramática de restrições (GR), com base na informação linguística do Português, com o objetivo de reconhecer e estabelecer relações entre conceitos. Para poder enriquecer a informação na ontologia, usamos a análise de conceitos formais (ACF) com o objetivo de identificar possíveis superconceitos entre dois conceitos. Finalmente, extraímos ontologias para os textos de três temas, submetendo-as à avaliação dos especialistas na área. Um web site foi feito para tornar o processo de avaliação mais amigável para os avaliadores e usamos o questionário de marcos de características proposto pelo método OntoMetrics. Os resultados mostram que nosso método provê um ponto de partida aceitável para a construção de ontologias. / Nowadays, the interest in the use of ontologies has increased, nevertheless, the process of ontology construction can be very time consuming. To build an ontology, we need a domain expert with knowledge in an ontology editor. In order to reduce the time needed by the expert, we propose and analyse a supervised ontology learning (OL) method. The present work consists of a combined approach of different techniques in OL. First, we use a statistic technique called C/NC-values, with the help of the Cogroo tool, to extract the most significant terms. These terms are considered as concepts consequently. We also design a constraint grammar (CG) based in linguistic information of Portuguese to recognize relations between concepts. To enrich the ontology information, we use the formal concept analysis (FCA) in order to discover a parent for a set of concepts. In order to evaluate the method, we have extracted ontologies from text on three different domains and tested them with corresponding experts. A web site was built to make the evaluation process friendlier for the experts and we used an evaluation framework proposed in the OntoMetrics method. The results show that our method provides an acceptable starting point for the construction of ontologies.