Os Sistemas de Recuperação de Informações (SRI) computadorizados são sistemas capazes de armazenar, recuperar e manter informações, visando minimizar o esforço humano na realização de tais atividades. A classificação de textos é um subdomínio dos sistemas de recuperação de informações que tem como objetivo classificar um texto em uma ou mais categorias existentes. Pode ser utilizada na classificação de mensagens, notícias e documentos, na filtragem de informações, na sumarização de textos, além de auxiliar profissionais na execução destas tarefas. A filtragem automatizada das mensagens de correio eletrônico é uma forma de organizar o trabalho do usuário. O volume de informações divulgadas através deste serviço torna fundamental um sistema de filtros para melhor uso do serviço. Sieve é uma proposta para padrão de linguagens de filtro de mensagens. O Direto é um software de correio, agenda e catálogo corporativos que visa atender todo Governo do Estado do Rio Grande do Sul. Foi desenvolvido na PROCERGS, Companhia de Processamento de Dados do Estado do Rio Grande do Sul, utilizando a linguagem Java e utiliza os serviços de IMAP, SMTP, LDAP e SGBD. Está disponível com licença de software livre. O objetivo deste trabalho é aplicar técnicas de filtragem no Direto. O trabalho apresenta uma solução para filtrar as mensagens de correio do Direto utilizando Sieve. Também é especificado um serviço de canais de informação que visa divulgar informações de forma eficiente no Estado. Este serviço possui vários canais, cada um destinado a divulgar informações de determinado domínio. O usuário assina os canais que desejar e pode criar filtros para melhor refinamento das informações que deseja receber. Os filtros utilizam técnicas de classificação de textos no processo de filtragem.

Os Sistemas de Recuperação de Informações (SRI) computadorizados são sistemas capazes de armazenar, recuperar e manter informações, visando minimizar o esforço humano na realização de tais atividades. A classificação de textos é um subdomínio dos sistemas de recuperação de informações que tem como objetivo classificar um texto em uma ou mais categorias existentes. Pode ser utilizada na classificação de mensagens, notícias e documentos, na filtragem de informações, na sumarização de textos, além de auxiliar profissionais na execução destas tarefas. A filtragem automatizada das mensagens de correio eletrônico é uma forma de organizar o trabalho do usuário. O volume de informações divulgadas através deste serviço torna fundamental um sistema de filtros para melhor uso do serviço. Sieve é uma proposta para padrão de linguagens de filtro de mensagens. O Direto é um software de correio, agenda e catálogo corporativos que visa atender todo Governo do Estado do Rio Grande do Sul. Foi desenvolvido na PROCERGS, Companhia de Processamento de Dados do Estado do Rio Grande do Sul, utilizando a linguagem Java e utiliza os serviços de IMAP, SMTP, LDAP e SGBD. Está disponível com licença de software livre. O objetivo deste trabalho é aplicar técnicas de filtragem no Direto. O trabalho apresenta uma solução para filtrar as mensagens de correio do Direto utilizando Sieve. Também é especificado um serviço de canais de informação que visa divulgar informações de forma eficiente no Estado. Este serviço possui vários canais, cada um destinado a divulgar informações de determinado domínio. O usuário assina os canais que desejar e pode criar filtros para melhor refinamento das informações que deseja receber. Os filtros utilizam técnicas de classificação de textos no processo de filtragem.

Os Sistemas de Recuperação de Informações (SRI) computadorizados são sistemas capazes de armazenar, recuperar e manter informações, visando minimizar o esforço humano na realização de tais atividades. A classificação de textos é um subdomínio dos sistemas de recuperação de informações que tem como objetivo classificar um texto em uma ou mais categorias existentes. Pode ser utilizada na classificação de mensagens, notícias e documentos, na filtragem de informações, na sumarização de textos, além de auxiliar profissionais na execução destas tarefas. A filtragem automatizada das mensagens de correio eletrônico é uma forma de organizar o trabalho do usuário. O volume de informações divulgadas através deste serviço torna fundamental um sistema de filtros para melhor uso do serviço. Sieve é uma proposta para padrão de linguagens de filtro de mensagens. O Direto é um software de correio, agenda e catálogo corporativos que visa atender todo Governo do Estado do Rio Grande do Sul. Foi desenvolvido na PROCERGS, Companhia de Processamento de Dados do Estado do Rio Grande do Sul, utilizando a linguagem Java e utiliza os serviços de IMAP, SMTP, LDAP e SGBD. Está disponível com licença de software livre. O objetivo deste trabalho é aplicar técnicas de filtragem no Direto. O trabalho apresenta uma solução para filtrar as mensagens de correio do Direto utilizando Sieve. Também é especificado um serviço de canais de informação que visa divulgar informações de forma eficiente no Estado. Este serviço possui vários canais, cada um destinado a divulgar informações de determinado domínio. O usuário assina os canais que desejar e pode criar filtros para melhor refinamento das informações que deseja receber. Os filtros utilizam técnicas de classificação de textos no processo de filtragem.

Este trabalho descreve a especificação e implementação do protótipo Assistente de Feedback que ajuda os usuários a ajustarem os parâmetros do serviço de filtragem de mensagens vindas do correio eletrônico de sistemas como o Direto. O Assistente de Feedback é instalado no computador do usuário do Direto para monitorar suas preferências representadas pelas ações aplicadas nas mensagens do correio eletrônico. O trabalho apresenta, ainda, uma revisão bibliográfica sobre os conceitos gerais de probabilidades, redes Bayesianas e classificadores. Procura-se descrever as características gerais dos classificadores, em especial o Naive Bayes, sua lógica e seu desempenho comparado a outros classificadores. São abordados, também, conceitos relacionados ao modelo de perfil de usuário e o ambiente Direto. O Naive Bayes torna-se atraente para ser utilizado no Assistente de Feedback por apresentar bom desempenho sobre os demais classificadores e por ser eficiente na predição, quando os atributos são independentes entre si. O Assistente de Feedback utiliza um classificador Naive Bayes para predizer as preferências por intermédio das ações do usuário. Utiliza, também, pesos que representarão a satisfação do usuário para os termos extraídos do corpo da mensagem. Esses pesos são associados às ações do usuário para estimar os termos mais interessantes e menos interessantes, pelo valor de suas médias finais. Quando o usuário desejar alterar os filtros de mensagens do Direto, ele solicita ao Assistente de Feedback sugestões para possíveis exclusões dos termos menos interessantes e as possíveis inclusões dos termos mais interessantes. O protótipo é testado utilizando dois métodos de avaliação para medir o grau de precisão e o desempenho do Assistente de Feedback. Os resultados obtidos na avaliação de precisão apresentam valores satisfatórios, considerando o uso de cinco classes pelo classificador do Assistente de Feedback. Os resultados dos testes de desempenho permitem observar que, se forem utilizadas máquinas com configurações mais atualizadas, os usuários conseguirão receber sugestões com tempo de respostas mais toleráveis.

Este trabalho descreve a especificação e implementação do protótipo Assistente de Feedback que ajuda os usuários a ajustarem os parâmetros do serviço de filtragem de mensagens vindas do correio eletrônico de sistemas como o Direto. O Assistente de Feedback é instalado no computador do usuário do Direto para monitorar suas preferências representadas pelas ações aplicadas nas mensagens do correio eletrônico. O trabalho apresenta, ainda, uma revisão bibliográfica sobre os conceitos gerais de probabilidades, redes Bayesianas e classificadores. Procura-se descrever as características gerais dos classificadores, em especial o Naive Bayes, sua lógica e seu desempenho comparado a outros classificadores. São abordados, também, conceitos relacionados ao modelo de perfil de usuário e o ambiente Direto. O Naive Bayes torna-se atraente para ser utilizado no Assistente de Feedback por apresentar bom desempenho sobre os demais classificadores e por ser eficiente na predição, quando os atributos são independentes entre si. O Assistente de Feedback utiliza um classificador Naive Bayes para predizer as preferências por intermédio das ações do usuário. Utiliza, também, pesos que representarão a satisfação do usuário para os termos extraídos do corpo da mensagem. Esses pesos são associados às ações do usuário para estimar os termos mais interessantes e menos interessantes, pelo valor de suas médias finais. Quando o usuário desejar alterar os filtros de mensagens do Direto, ele solicita ao Assistente de Feedback sugestões para possíveis exclusões dos termos menos interessantes e as possíveis inclusões dos termos mais interessantes. O protótipo é testado utilizando dois métodos de avaliação para medir o grau de precisão e o desempenho do Assistente de Feedback. Os resultados obtidos na avaliação de precisão apresentam valores satisfatórios, considerando o uso de cinco classes pelo classificador do Assistente de Feedback. Os resultados dos testes de desempenho permitem observar que, se forem utilizadas máquinas com configurações mais atualizadas, os usuários conseguirão receber sugestões com tempo de respostas mais toleráveis.

Este trabalho descreve a especificação e implementação do protótipo Assistente de Feedback que ajuda os usuários a ajustarem os parâmetros do serviço de filtragem de mensagens vindas do correio eletrônico de sistemas como o Direto. O Assistente de Feedback é instalado no computador do usuário do Direto para monitorar suas preferências representadas pelas ações aplicadas nas mensagens do correio eletrônico. O trabalho apresenta, ainda, uma revisão bibliográfica sobre os conceitos gerais de probabilidades, redes Bayesianas e classificadores. Procura-se descrever as características gerais dos classificadores, em especial o Naive Bayes, sua lógica e seu desempenho comparado a outros classificadores. São abordados, também, conceitos relacionados ao modelo de perfil de usuário e o ambiente Direto. O Naive Bayes torna-se atraente para ser utilizado no Assistente de Feedback por apresentar bom desempenho sobre os demais classificadores e por ser eficiente na predição, quando os atributos são independentes entre si. O Assistente de Feedback utiliza um classificador Naive Bayes para predizer as preferências por intermédio das ações do usuário. Utiliza, também, pesos que representarão a satisfação do usuário para os termos extraídos do corpo da mensagem. Esses pesos são associados às ações do usuário para estimar os termos mais interessantes e menos interessantes, pelo valor de suas médias finais. Quando o usuário desejar alterar os filtros de mensagens do Direto, ele solicita ao Assistente de Feedback sugestões para possíveis exclusões dos termos menos interessantes e as possíveis inclusões dos termos mais interessantes. O protótipo é testado utilizando dois métodos de avaliação para medir o grau de precisão e o desempenho do Assistente de Feedback. Os resultados obtidos na avaliação de precisão apresentam valores satisfatórios, considerando o uso de cinco classes pelo classificador do Assistente de Feedback. Os resultados dos testes de desempenho permitem observar que, se forem utilizadas máquinas com configurações mais atualizadas, os usuários conseguirão receber sugestões com tempo de respostas mais toleráveis.