Este trabalho propõe a utilização de algoritmos de mineração de regras de associação para a Recuperação de Informações Multilíngues. Esses algoritmos têm sido amplamente utilizados para analisar transações de registro de vendas. A ideia é mapear o problema de encontrar associações entre itens vendidos para o problema de encontrar termos equivalentes entre idiomas diferentes em um corpus paralelo. A proposta foi validada por meio de experimentos com diferentes idiomas, conjuntos de consultas e corpora. Os resultados mostram que a eficácia da abordagem proposta é comparável ao estado da arte, ao resultado monolíngue e à tradução automática de consultas, embora este utilize técnicas mais complexas de processamento de linguagem natural. Foi criado um protótipo que faz consultas à Web utilizando o método proposto. O sistema recebe palavras-chave em português, as traduz para o inglês e submete a consulta a diversos sites de busca. / This work proposes the use of algorithms for mining association rules as an approach for Cross-Language Information Retrieval. These algorithms have been widely used to analyze market basket data. The idea is to map the problem of finding associations between sales items to the problem of finding term translations over a parallel corpus. The proposal was validated by means of experiments using different languages, queries and corpora. The results show that the performance of our proposed approach is comparable to the performance of the monolingual baseline and to query translation via machine translation, even though these systems employ more complex Natural Language Processing techniques. A prototype for cross-language web querying was implemented to test the proposed method. The system accepts keywords in Portuguese, translates them into English and submits the query to several web-sites that provide search functionalities.

Plágio é um dos delitos mais graves no meio acadêmico. É definido como “o uso do trabalho de uma pessoa sem a devida referência ao trabalho original”. Em contrapartida a esse problema, existem diversos métodos que tentam detectar automaticamente plágio entre documentos. Nesse contexto, esse trabalho propõe um novo método para Análise de Plágio Multilíngue. O objetivo do método é detectar casos de plágio em documentos suspeitos baseado em uma coleção de documentos ditos originais. Para realizar essa tarefa, é proposto um método de detecção de plágio composto por cinco fases principais: normalização do idioma, recuperação dos documentos candidatos, treinamento do classificador, análise de plágio, pós-processamento. Uma vez que o método é projetado para detectar plágio entre documentos escritos em idiomas diferentes, nós usamos um language guesser para identificar o idioma de cada documento e um tradutor automático para traduzir todos os documentos para um idioma comum (para que eles possam ser analisados de uma mesma forma). Após a normalização, nós aplicamos um algoritmo de classificação com o objetivo de construir um modelo que consiga diferenciar entre um trecho plagiado e um trecho não plagiado. Após a fase de treinamento, os documentos suspeitos podem ser analisados. Um sistema de recuperação é usado para buscar, baseado em trechos extraídos de cada documento suspeito, os trechos dos documentos originais que são mais propensos de terem sido utilizados como fonte de plágio. Somente após os trechos candidatos terem sido retornados, a análise de plágio é realizada. Por fim, uma técnica de pós-processamento é aplicada nos resultados da detecção a fim de juntar os trechos plagiados que estão próximos um dos outros. Nós avaliamos o métodos utilizando três coleções de testes disponíveis. Duas delas foram criadas para as competições PAN (PAN’09 e PAN’10), que são competições internacionais de detecção de plágio. Como apenas um pequeno percentual dos casos de plágio dessas coleções era multilíngue, nós criamos uma coleção com casos de plágio multilíngue artificiais. Essa coleção foi chamada de ECLaPA (Europarl Cross-Language Plagiarism Analysis). Os resultados alcançados ao analisar as três coleções de testes mostraram que o método proposto é uma alternativa viável para a tarefa de detecção de plágio multilíngue. / Plagiarism is one of the most serious forms of academic misconduct. It is defined as “the use of another person's written work without acknowledging the source”. As a countermeasure to this problem, there are several methods that attempt to automatically detect plagiarism between documents. In this context, this work proposes a new method for Cross-Language Plagiarism Analysis. The method aims at detecting external plagiarism cases, i.e., it tries to detect the plagiarized passages in the suspicious documents (the documents to be investigated) and their corresponding text fragments in the source documents (the original documents). To accomplish this task, we propose a plagiarism detection method composed by five main phases: language normalization, retrieval of candidate documents, classifier training, plagiarism analysis, and postprocessing. Since the method is designed to detect cross-language plagiarism, we used a language guesser to identify the language of the documents and an automatic translation tool to translate all the documents in the collection into a common language (so they can be analyzed in a uniform way). After language normalization, we applied a classification algorithm in order to build a model that is able to differentiate a plagiarized text passage from a non-plagiarized one. Once the classifier is trained, the suspicious documents can be analyzed. An information retrieval system is used to retrieve, based on passages extracted from each suspicious document, the passages from the original documents that are more likely to be the source of plagiarism. Only after the candidate passages are retrieved, the plagiarism analysis is performed. Finally, a postprocessing technique is applied in the reported results in order to join the contiguous plagiarized passages. We evaluated our method using three freely available test collections. Two of them were created for the PAN competitions (PAN’09 and PAN’10), which are international competitions on plagiarism detection. Since only a small percentage of these two collections contained cross-language plagiarism cases, we also created an artificial test collection especially designed to contain this kind of offense. We named the test collection ECLaPA (Europarl Cross-Language Plagiarism Analysis). The results achieved while analyzing these collections showed that the proposed method is a viable approach to the task of cross-language plagiarism analysis.

Consultas por palavras-chave permitem o acesso fácil a dados XML, uma vez que não exigem que o usuário aprenda uma linguagem de consulta estruturada nem estude possíveis esquemas de dados complexos. Com isso, vários motores de busca XML foram propostos para permitir a extração de fragmentos XML relevantes para consultas por palavras-chave. No entanto, esses motores de busca tratam as expressões temporais da mesma forma que qualquer outra palavra-chave. Essa abordagem ocasiona inúmeros problemas, como por exemplo, considerar como casamentos para uma expressão temporal nodos do domínio preço ou código. Este trabalho descreve TPI (Two Phase Interception), uma abordagem que permite o suporte a consultas temporais por palavras-chave em documentos XML orientados a dados. O suporte a consultas temporais é realizado através de uma camada adicional de software que executa duas interceptações no processamento de consultas, realizado por um motor de busca XML. Esta camada adicional de software é responsável pelo tratamento adequado das informações temporais presentes na consulta e no conteúdo dos documentos XML. O trabalho ainda especifica TKC (Temporal Keyword Classification), uma classificação de consultas temporais que serve de guia para qualquer mecanismo de consulta por palavras-chave, inclusive TPI. São apresentados os algoritmos de mapeamento das diferentes formas de predicados temporais por palavras-chave, especificadas em TKC, para expressões relacionais a fim de orientar a implementação do processamento das consultas temporais. É proposto um índice temporal e definidas estratégias para identificação de caminhos temporais, desambiguação de formatos de valores temporais, identificação de datas representadas por vários elementos e identificação de intervalos temporais. São demonstrados experimentos que comparam a qualidade, o tempo de processamento e a escalabilidade de um motor de busca XML com e sem a utilização de TPI. A principal contribuição desse trabalho é melhorar significativamente a qualidade dos resultados de consultas temporais por palavras-chave em documentos XML. / Keyword queries enable users to easily access XML data, since the user does not need to learn a structured query language or study possibly complex data schemas. Therewith, several XML search engines have been proposed to extract relevant XML fragments in response to keyword queries. However, these search engines treat the temporal expressions as any other keyword. This approach may lead to several problems. It could, for example, consider prices and codes as matches to a temporal expression. This work describes TPI (Two Phase Interception), an approach that supports temporal keyword queries on data-centric XML documents. The temporal query support is performed by adding an additional software layer that executes two interceptions in the query processing performed by a XML search engine. This additional software layer is responsible for the adequate treatment of the temporal expressions contained in the query and in the contents of the XML documents. This work also specifies TKC (Temporal Keyword Classification), a temporal query classification to be used as guidance for any keyword query mechanism, including TPI. We present the algorithms for mapping different temporal predicates expressed by keywords to relational expressions in order to guide the implementation of the temporal query processing. We propose a temporal index together with strategies to perform temporal path identification, format disambiguation, identification of dates represented by many elements and detection of temporal intervals. This work also reports on experiments which evaluate quality, processing time and scalability of an XML search engine with TPI and without TPI. The main contribution of this work is the significant improvement in the quality of the results of temporal keyword queries on XML documents.

Over theWeb, distributed and heterogeneous sources with structured and related content form rich repositories of information commonly referred to as dataspaces. To provide access to this heterogeneous data, information integration systems have traditionally relied on the availability of a mediated schema, along with mappings between this schema and the schema of the source schemas. On dataspaces, where sources are plentiful, autonomous and extremely volatile, a system based on the existence of a pre-defined mediated schema and mapping information presents several drawbacks. Notably, the cost of keeping the mappings up to date as new sources are found or existing sources change can be prohibitively high. We propose a novel querying architecture that requires neither a mediated schema nor source mappings, which is based mainly on indexing mechanisms and on-the-fly rewriting algorithms. Our indexes are designed for data that is represented as relations, and are able to capture the structure of the sources, their instances and the connections between them. In the absence of a mediated schema, the user formulates structured queries based on what she expects to find. These queries are rewritten using a best-effort approach: the proposed rewriting algorithms compare a user query against the source schemas and produces a set of rewritings based on the matches found. Based on this architecture, two different querying approaches are tested. Experiments show that the indexing and rewriting algorithms are scalable, i.e., able to handle a very large number of structured Web sources; and that support simple, yet expressive queries that exploit the inherent structure of the data.

Uma das principais tarefas de Recuperação de Informações é encontrar documentos que sejam relevantes a uma consulta. Esta tarefa é difícil porque, em muitos casos os termos de busca escolhidos pelo usuário são diferentes dos termos utilizados pelos autores dos documentos. Ao longo dos anos, várias abordagens foram propostas para lidar com este problema. Uma das técnicas mais utilizadas, com o objetivo de expandir o número de documentos relevantes recuperados é a Expansão de Consultas, que consiste em expandir a consulta com a adição de termos relacionados. Este trabalho propõe um método que utiliza o modelo de Cell Assemblies para a expansão da consulta. Cell Assemblies são grupos de neurônios conectados, com padrões de disparo, que permitem que a atividade persista mesmo após a remoção dos estímulos externos. A modificação das sinapses entre os neurônios é feita através de regras de aprendizagem Hebbiana. Neste trabalho, o modelo Cell Assemblies foi adaptado a fim de aprender os relacionamentos entre os termos de uma coleção de documentos. Esses relacionamentos são utilizados para expandir a consulta original com termos relacionados. A avaliação experimental sobre uma coleção de testes padrão em Recuperação de Informações mostrou que algumas consultas melhoraram significativamente seus resultados com a técnica proposta. / One of the main tasks in Information Retrieval is to match a user query to the documents that are relevant for it. This matching is challenging because in many cases the keywords the user chooses will be different from the words the authors of the relevant documents have used. Throughout the years, many approaches have been proposed to deal with this problem. One of the most popular consists in expanding the query with related terms with the goal of retrieving more relevant documents. In this work, we propose a new method in which a Cell Assembly model is applied for query expansion. Cell Assemblies are reverberating circuits of neurons that can persist long beyond the initial stimulus has ceased. They learn through Hebbian Learning rules and have been used to simulate the formation and the usage of human concepts. We adapted the Cell Assembly model to learn relationships between the terms in a document collection. These relationships are then used to augment the original queries. Our experiments use standard Information Retrieval test collections and show that some queries significantly improved their results with the proposed technique.

Com o surgimento da WEB 2.0 surge um novo conceito de criação de conteúdo digital. A edição colaborativa de textos é uma prática consolidada que está se tornando cada vez mais comum em toda a internet. Com páginas totalmente dinâmicas e ferramentas específicas, surgem recursos capazes de facilitar o desenvolvimento de textos e conteúdos dos mais diversos assuntos. Apesar desta evolução na forma da criação de textos diversos na internet, o conteúdo de artigos científicos ainda é produzido da forma tradicional na maior parte dos eventos e periódicos. Com revisões ocorrendo no processo blind review o autor muitas vezes não conhece o revisor de seu trabalho. Além disso, o artigo muitas vezes é limitado a uma única versão submetida ao evento, pois não ocorre um processo de evolução, como verificado em enciclopédias online, por exemplo. Um sistema web, aberto à comunidade, que permita criar, editar, indexar e buscar artigos pode contribuir positivamente no contexto das revisões, tornando o processo mais transparente e democrático. Se este sistema permitisse também que os artigos fossem discutidos e revisados, utilizando uma abordagem aberta, seria criado um novo canal para contribuições científicas, ajudando a aumentar a qualidade das publicações. Assim, o objetivo principal deste trabalho é avaliar a utilização da técnica de edição colaborativa de textos, aplicada em contextos científicos, verificando se esta abordagem auxilia na produção de artigos de qualidade. Para isto, foi desenvolvido um protótipo que estende as características do MediaWiki, o software utilizado pela Wikipedia. Com o auxílio desta ferramenta foi realizado dois experimentos onde foram obtidos resultados satisfatórios. Baseado no resultado dos experimentos é apresentado uma seção de análise do processo que demonstra as etapas necessárias para que o processo ocorra com o propósito de que, ao final, obtenham-se artigos científicos com conteúdo qualificado. / The consolidation of Web 2.0 brings more attention to a new concept of digital content edition. The Collaborative Writing is a practice that is becoming increasingly common on the internet. With dynamic pages and specific tools, there are resources that can facilitate text writing. Despite such evolution in the conception of texts on the Internet the scientific articles’ content is still produced in the traditional individual and sequential way in most conferences and journals. The author often does not know the reviewer of his work due to a blind review process. Moreover, the article is often limited to a single version submitted to a conference, because there is not a process of text evolution, as seen in online encyclopedias, for example. A web system that allows creating, editing, indexing and searching articles can contribute to the quality of the reviewing process, making it more transparent and with better quality. If such a system could also allow items to be discussed and reviewed, in a transparent fashion, it will create a new model for scientific contributions, increasing the quality of publications. Hence, the main objective of this work is to evaluate the use of collaborative writing applied to scientific contexts, and to analyze whether such an approach would help in the production of quality articles. This research was developed in an environment that extends features of MediaWiki software employed by Wikipedia. With this tool, it was conducted two experiments. Based on the results of these experiments, it is presented a process analysis that demonstrates the steps necessary to ensure the quality of papers produced.

Nos últimos anos, um grande esforço tem sido despendido no estudo de formas de representar documentos textuais, chamados semi-estruturados, objetivando extrair informações destes documentos com a mesma eficiência com que essas são extraídas de bancos de dados relacionais e orientados a objetos. A pesquisa, em dados semi-estruturados, tornou-se fundamental com o crescimento da Web como fonte e repositório de dados, uma vez que os métodos de pesquisa existentes, baseados em navegação e busca por palavra-chave, mostraram-se insuficientes para satisfazer as necessidades de consulta em escala cada vez maior. Com o surgimento da XML, e a tendência de se tornar a linguagem padrão na Web, fez com que a representação de informações fosse dirigida para este novo padrão, porque disponibiliza um bom intercâmbio de informações e a produção de documentos eletrônicos. Existe a necessidade de se disponibilizar os documentos e as informações na rede em formato Web, HTML ou XML. Sendo assim, consultar documentos XML representa um desafio para a comunidade de pesquisa em banco de dados, pois implica em disponibilizar os grandes volumes de dados já existentes em formato XML, surgindo a necessidade de ferramentas de consulta que sejam ao mesmo tempo, flexíveis o suficiente para compreender a heterogeneidade dos documentos e, poderosas ao ponto de extraírem informações com rapidez e correção. Este trabalho apresenta uma abordagem sobre a linguagem XML, sua importância, vantagens, principais aplicações e as linguagens de consulta para dados XML. Após, é detalhada uma aplicação para Web utilizando a tecnologia XML, baseado em Ontologias, e a sua disponibilização na Web. A aplicação desenvolvida utilizou XML e linguagens de consulta para XML e com suporte a XML, baseando-se em Ontologias, com o objetivo de permitir consultas e o armazenamento de informações referentes aos alunos concluintes de determinados cursos da Universidade da Região da Campanha - Urcamp/Bagé, colocando à disposição da Universidade uma nova ferramenta, que disponibiliza informações referentes aos cursos em questão, utilizando uma nova tecnologia, que tende a tornar-se padrão na Web.

Este trabalho aplica a Teoria de Autômatos na proposição de uma nova alternativa para prover animações 2D na World Wide Web, verificando as contribuições alcançadas para as questões relacionadas ao espaço de armazenamento, reutilização e manutenção do conteúdo e suporte à recuperação de informação. Para este objetivo, é proposto o modelo AGA (Animação Gráfica baseada em Autômatos Finitos), o qual especifica a animação a partir de uma estrutura baseada em autômatos finitos com saída. Esse modelo é definido de tal forma que os mesmos autômatos utilizados na especificação, ao serem simulados, realizam o controle da animação durante a apresentação. O modelo AGA apresenta características que favorecem a redução do espaço de armazenamento da animação, provêem suporte à recuperação de informação, colaboram com a reutilização e manutenção do conteúdo das animações. Uma implementação multiplataforma foi desenvolvida para apresentar animações especificadas nesse modelo na Web. Essa implementação proporciona a elaboração de consultas ao conteúdo da animação, além dos recursos tradicionais de reprodução. A partir dessa implementação, o AGA foi submetido a um estudo de caso prático, onde os resultados obtidos são comparados com o produzidos pelo GIF (Graphic Interchange Format). Esse comparativo demonstra que o AGA possui várias vantagens em relação à estrutura adotada pelo GIF. O modelo AGA é estendido utilizando autômatos temporizados para prover restrições temporais às especificações e também ampliar as funcionalidades de interação com o observador da animação. Essa extensão, chamada de modelo AGA-S (Animação Gráfica baseada em Autômatos Temporizados Sincronizados), é definida a partir do autômato temporizado proposto por Alur e Dill. Para esse modelo, é definida uma operação formal para sincronização dos componentes da animação e adicionada uma estrutura baseada em autômatos finitos para controlar a interação do observador com a animação.

O número de banco de dados de biologia molecular presentes na Web vem aumentando significativamente nos últimos anos. A dificuldade de localizar estes bancos de dados na Web incentivou a criação de uma série de catálogos. Mesmo com estes catálogos, persiste o desafio de selecionar aqueles bancos de dados que possuem maior qualidade. Normalmente, a seleção é feita por usuários, que nem sempre possuem o conhecimento necessário e enfrentam problemas pela ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados nestes catálogos. Esta ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados gerou iniciativas recentes que visam identificar metadados relevantes para descrição dos bancos de dados de biologia molecular. No entanto, até o momento, como utilizar estes metadados na seleção dos bancos de dados presentes em um catálogo, relacionando estes às dimensões de qualidade de dados, é um tema pouco explorado. Da mesma forma, o uso de Web metrics, utilizadas na seleção de páginas Web, vem sendo quase ignorado na determinação da qualidade de bancos de dados de biologia molecular. Tendo em vista este cenário, nesta tese foi desenvolvido um modelo de qualidade que visa auxiliar na seleção de bancos de dados de biologia molecular presentes em catálogos na Web a partir da avaliação global de um banco de dados por meio de metadados e Web metrics. A definição deste modelo envolve adoção de metadados propostos em outros trabalhos, a proposição de novos metadados e a análise das dimensões de qualidade de dados. Experimentos são realizados de forma a avaliar a utilidade de alguns dos metadados e Web metrics na determinação da qualidade global de um banco de dados. A representação dos metadados, dimensões de qualidade, indicadores de qualidade e métricas usando recursos de Web Semântica é também discutida. O principal cenário de aplicação da abordagem é relacionado à necessidade que um usuário tem de escolher o melhor banco de dados para buscar informações relevantes para o seu trabalho dentre os existentes em um catálogo. Outro cenário está relacionado a sistemas que integram dados de fontes distintas e que necessitam, em muitos casos, reduzir o número de bancos de dados candidatos a um processo de integração. / The number of molecular biology databases has increased in the last years. The difficulty of identifying these databases on the Web is the motivation to create database catalogs. However, even using these catalogs, the challenge is how to identify the best databases within these sets of identified databases. In general, the selection process is done by users, who sometimes have little knowledge about databases related to a specific domain and will have difficulties to select the best databases. These difficulties are related to the absence of information about databases in these catalogs. This absence of information has generated some recent initiatives aiming to identify relevant metadata for describing molecular biology databases. However, at the present moment, how to use these metadata for selecting databases from a catalog, taking into account data quality dimensions, is underexplored. In a similar way, Web metrics used for selecting Web pages is almost ignored in the molecular biology databases evaluation process. In this scenario, this thesis defines a quality model, based on some identified data quality dimensions, aiming to help selecting a database from molecular biology database catalogs. This selection process is done by considering database metadata and Web metrics. The definition of this model involves the adoption of metadata from related works, the definition of new metadata and the analysis of data quality dimensions. A set of experiments evaluates the usefulness of metadata and Web metrics for evaluating the overall quality of databases. How to represent database metadata, quality dimensions, quality indicators and quality metrics using Semantic Web resources is also discussed. One application scenario relates to users who need to choose the best databases available in a catalog. Another application scenario is related to database integration systems in which it is necessary to determinate the overall quality of a database for reducing the number of databases to be integrated.

No contexto acadêmico o trabalho de pesquisa científica, nas áreas tecnológicas, é efetuado através de colaborações e cooperações entre diferentes pesquisadores e grupos de pesquisa. Existem pesquisadores atuando nos mais variados assuntos e nas mais diversas subáreas de pesquisa. Para analisar e expandir tais colaborações, muitas vezes, é necessário avaliar o nível de cooperação dos atuais parceiros, bem como identificar novos parceiros para conduzir trabalhos conjuntos. Tal avaliação e identificação não são tarefas triviais. Dessa forma, abordagens para avaliação e recomendação de colaborações são de grande valia para o aperfeiçoamento da cooperação e consequente melhoria da qualidade da pesquisa. Em relação à análise de colaborações, a demanda por critérios de avaliação de qualidade e por métodos de avaliação associados está aumentando e tem sido foco de muitos estudos na última década. Esse crescimento surge devido à busca por excelência acadêmica e para o apoio à tomada de decisões por parte de agências de financiamento para a alocação de recursos. Nesse contexto, há uma tendência a empregar técnicas bibliométricas, especialmente métodos estatísticos aplicados a citações. Com tanto material sendo pesquisado e publicado, resolveu-se explorar outra faceta para definição de indicadores de qualidade no contexto acadêmico visando a obtenção de resultados complementares e que garantam, através de sua validação experimental, uma melhor geração de indicadores. Desse modo, nesta tese, utiliza-se a tendência atual de estudos em análises de redes sociais, definindo métricas sociais específicas para definição de tais indicadores. Neste trabalho, é apresentada uma função para avaliação de qualidade de grupos de pesquisa com base nas colaborações internas entre seus pesquisadores membros. Estas colaborações são avaliadas através de análises em redes sociais bibliográficas acadêmicas baseadas em métricas de interação social. Com relação à identificação ou recomendação de colaborações, esta tese apresenta uma abordagem que considera tanto a parte de conteúdo quanto a de estrutura de uma rede. Especificamente, o conteúdo envolve a correlação entre os pesquisadores por áreas de pesquisa, enquanto a estrutura inclui a análise da existência de relacionamentos prévios entre os pesquisadores. Grande parte das abordagens que efetuam a recomendação de colaborações foca em recomendar especialistas em uma determinada área ou informação. Essas não consideram a área de atuação do usuário alvo da recomendação, como no caso da abordagem apresentada nesta tese. Além disso, neste trabalho, a obtenção de informações sobre os relacionamentos entre usuários, para construção de uma rede social acadêmica, é feita de forma implícita, em dados sobre publicações obtidos de bibliotecas digitais. Utilizando tais dados, também é possível explorar aspectos temporais para ponderação desses relacionamentos, utilizando-os para fins de recomendação de colaborações. Não foram encontrados trabalhos prévios nesse sentido. A presente abordagem inclui a recomendação não só de novas colaborações, como também, a recomendação de intensificação de colaborações já existentes, o que não é considerado por outros trabalhos relacionados. Dessa forma, pode-se dizer que os objetivos de recomendação da presente abordagem são mais amplos. Após propor novas técnicas para avaliação e identificação de parcerias, esta tese as valida através de uma avaliação experimental. Especificamente, experimentos com dados reais sobre as relações de coautoria entre pesquisadores pertencentes a diferentes grupos de pesquisa são apresentados para avaliação e demonstração da validade e da aplicabilidade das diferentes proposições desta tese referentes à avaliação de qualidade e recomendação de colaborações. / In technological fields, scientific research is performed through collaboration and cooperation of different researchers and research groups. In order to analyze and expand such collaborations, it is necessary to evaluate the level of cooperation between current partners as well as to identify new partners. Such an analysis and identification are not trivial tasks. Thus, approaches to evaluating and recommending collaborations are valuable to improve cooperation and, hence, improve research quality. Regarding the collaborations evaluation, the demand for quality assessment criteria and associated evaluation methods is increasing. Indeed, such evaluations have been the focus of many studies in the last decade. This growth arises from the pursuit of academic excellence and decision making of funding agencies. In this context, the trend is to employ bibliometric techniques, especially citation statistics. With so much material being researched and published, another facet for defining quality indicators is explored. Our goal is to obtain additional results that ensure, through its experimental validation, a better indicators generation. In this thesis, the current trend of studies in social network analysis is applied in the definition of such indicators. Specifically, we introduce a function for quality assessment of research groups based on internal collaborations among their member researchers. These collaborations are evaluated through analysis on bibliometric academic social networks based on metrics of social interaction. Regarding the collaborations recommendation, this thesis presents an approach that considers both the content and structure of research networks. The content involves the correlation among researchers by research areas whereas the structure includes the analysis of existing relationships among researchers. Most of the approaches that perform the collaborations recommendation focus on recommending experts in a certain area or information. They do not consider the working area of the recommendation target user, as we do in this thesis. Moreover, here, the information about the researchers’ relationships, employed for building an academic social network, is implicitly obtained through publications data available in digital libraries. Moreover, we expand previous analysis by considering temporal aspects to determine the relationships weights (which may be used to collaborations recommendation purposes). There were no previous studies in this direction. Our approach includes not only the recommendation of new collaborations, but also the recommendation of the collaborations intensification, which is not considered by other related work. After proposing new techniques for evaluating and identifying research collaborators, this thesis validates it through an experimental evaluation. Specifically, we evaluate and demonstrate the applicability of our techniques considering real datasets on the co-author relationships among researchers from different research groups.