Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2739_1.pdf: 2586871 bytes, checksum: 3a0e10a22b131714039f0e8ffe875d80 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Nos sistemas de tagging social usuários atribuem tags (palavras-chave) a recursos (páginas Web, fotos, publicações, etc), criando uma estrutura conhecida como folksonomia, que possibilita uma melhora na navegação, organização e recuperação de informação. Atualmente, esses sistemas são muito populares na Web, portanto, melhorar sua qualidade e automatizar o processo de atribuição de tags é uma tarefa importante. Neste trabalho é proposto um sistema que automaticamente atribui tags a páginas, baseando-se em múltiplas fontes de conhecimento como o conteúdo textual, estrutura de hiperlinks e bases de conhecimento. A partir dessas fontes, vários atributos são extraídos para construir um classificador que decide que termos devem ser sugeridos como tag. Experimentos usando um dataset com tags e páginas extraídas do Delicious, um importante sistema de tagging social, mostram que nossos métodos obtém bons resultados de precisão e cobertura, quando comparado com tags sugeridas por usuários. Além disso, uma comparação com trabalhos relacionados mostra que nosso sistema tem uma qualidade de sugestão comparável a abordagens estado da arte na área. Finalmente, uma avaliação com usuários foi feita para simular um ambiente real, o que também produziu bons resultados

Orientador: André Santanchè / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-20T14:39:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alves_HugoAugusto_M.pdf: 1442382 bytes, checksum: 258a15cb04d919b837754948bad5829e (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Um número crescente de repositórios na web se baseia em metadados na forma de rótulos (tags) para organizar e classificar o seu conteúdo. Os usuários destes sistemas associam livremente tags a recursos do sistema - e.g., URLs, imagens, marcadores. O termo folksonomia se refere a esta classificação coletiva, que emerge do processo de rotulação (tagging) realizado por usuários interagindo em ambientes sociais na web. Uma das maiores qualidades das folksonomias é a sua simplicidade de uso pela ausência de um vocabulário controlado. Folksonomias crescem de forma orgânica, refletindo o conhecimento da comunidade de usuários. Por outro lado, esta falta de estrutura leva a dificuldades em operações de organização e descoberta de conteúdo. Melhores resultados podem ser obtidos se forem consideradas as relações semânticas entre os rótulos. Por esta razão, vários trabalhos foram propostos com o objetivo de relacionar ontologias e folksonomias, combinando a estrutura sistematizada das ontologias à semântica latente das folksonomias. Enquanto em uma direção algumas abordagens criam "ontologias sociais" a partir dos dados das folksonomias, em outra direção algumas abordagens conectam rótulos a ontologias preexistentes. Em ambos os casos nota-se uma unidirecionalidade, ou seja, um modelo apenas dá suporte ao enriquecimento do outro. Nossa proposta, por outro lado, é bidirecional. Ontologias e folksonomias são fundidas em uma nova entidade, que chamamos de "ontologia folksonomizada", combinando aspectos complementares de ambas. O conhecimento formal e projetado das ontologias é fundido com a semântica latente dos dados sociais. Nesta dissertação apresentamos nossa ontologia folksonomizada e seus desdobramentos. Nós introduzimos um framework formal para a análise de trabalhos relacionados, a fim de confrontá-los com a nossa abordagem. Além das melhorias nas operações de indexação e descoberta, que foram validadas em experimentos práticos, nós propomos uma técnica chamada 3E Steps para dar suporte à evolução de ontologias usando dados de folksonomias. Nós também implementamos o protótipo de uma ferramenta para a construção de ontologias folksonomizadas e para dar suporte à revisão de ontologias / Abstract: An increasing number of web repositories relies on tag-based metadata to organize and classify their content. The users of these systems freely associate tags with resources of the system - e.g., URLs, images, and bookmarks. The term folksonomy refers to this collective classification, which emerges from tagging carried by users interacting in web social environments. One of the major strengths of folksonomies is their simplicity due to the absence of a controlled vocabulary. Folksonomies grow organically, reflecting the knowledge of a community of users. On the other hand, this lack of structure leads to difficulties in operations of content organization and discovery. Better results can be obtained if we take into account the semantic relations among tags. For this reason, many proposals were developed aiming to relate ontologies and folksonomies, combining the systematized structure of ontologies to the latent semantics of folksonomies. While in one direction some approaches build "social ontologies" from folksonomic data, in the other direction some approaches connect tags to existing ontologies. In both cases they are unidirectional approaches, i.e., one model is used only to support the enrichment of the other. Our proposal, on the other hand, is bidirectional. Ontologies and folksonomies are fused in a new entity, we call "folksonomized ontology", which combines complementary aspects of both. The formal and engineered knowledge of ontologies is fused with the latent semantics of social data. In this dissertation we present our folksonomized ontology and its outcomes. We introduce here a formal framework to analyze the related work, confronting it with our approach. Besides the improvements in indexing and discovery operations, which are validated by practical experiments, we propose a 3E Steps technique to support ontology evolvement by using folksonomic data. We also have implemented a tool prototype to build folksonomized ontologies and to support ontology review / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação