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[en] A GRAPH-BASED COLLABORATIVE SUPPORT FOR EXPERT FINDING AND RECOMMENDING REFERENCES IN SCIENTIFIC PUBLICATIONS / [pt] SUPORTE COLABORATIVO BASEADO EM GRAFOS PARA LOCALIZAR ESPECIALISTAS E RECOMENDAR REFERÊNCIAS EM ARTIGOS CIENTÍFICOS

[pt] A revisão da literatura científica é um relato crítico dos principais
trabalhos em uma área ou tópico específico. Dessa forma, os autores buscam
a literatura e apresentam os artigos relevantes de forma organizada por data
de publicação e evolução de um tema de pesquisa. Revisões da literatura
fornecem uma fotografia do estado da arte de um tópico de pesquisa. Através
da seleção dos trabalhos mais importantes de uma certa área é possível
identificar os autores mais especializados na área ou em determinados
artigos, proporcionando assim uma solução para o problema de encontrar
potenciais candidatos especialistas. Nesta tese estudaremos o problema de
selecionar e visualizar os artigos mais relevantes que refletem a evolução
de um tópico de pesquisa. Para isso, propomos uma abordagem visual
colaborativa baseada em grafos para recomendar referências importantes.
Apresentamos também a tarefa de encontrar e classificar os autores dado
um artigo científico usando caminhos de citações relevantes. A partir de um
ranking de referências, o valor da expertise dos autores é calculado. Uma
metodologia é proposta para construir e atualizar o grafo de citações de
forma colaborativa com os votos dos especialistas. / [en] The scientific literature review is a critical account of the main papers
in a particular subject area or topic. In this way, the authors surveys
the literature and present the relevant articles in an organized way by
publication date and evolution of the research topic, which gives an overview
of the state of the art in a subject. Through these relevant papers it is
also possible to identify the most expert authors in the area or in certain
papers, thus providing a solution to the problem of finding potential expert
candidates. The main challenge of making a literature review is to identify
the most relevant articles that reflect the evolution of the different research
topics. In this thesis, we propose a visual collaborative approach that uses
graphs to recommend important references. In addition, we introduce the
task of searching and ranking authors given a target paper using relevant
citation paths. From a ranking of references, the value of the author s
expertise is calculated. A methodology is proposed in order to build and
update the citation graph in a collaborative way with the expert s votes.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:47374
Date07 April 2020
CreatorsORLANDO FONSECA GUILARTE
ContributorsSINESIO PESCO
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeTEXTO

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