Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, 2016. / Submitted by Marianna Gomes (mariannasouza@bce.unb.br) on 2016-12-12T15:47:00Z
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2016_HenriqueMonteiroCristovão.pdf: 14257232 bytes, checksum: bcbe4ca74fca8a833fda864d8614c973 (MD5) / Investiga e desenvolve um modelo de recuperação de informação e conhecimento em bases de dados ligados, baseado na transformação de redes complexas obtidas a partir da busca por relacionamentos entre os termos de uma consulta formulada pelo usuário. Os relacionamentos derivados dos termos da consulta são obtidos a partir de buscas em uma base de dados ligados (linked data), gerando uma cadeia de transformações sobre redes de triplas RDF, baseadas em métricas de análise de redes complexas. A pesquisa é exploratória, buscando de forma simultânea o desenvolvimento de formulações teóricas sobre sistemas de recuperação de informação, o estudo de suas implicações práticas do ponto de vista das tecnologias atualmente disponíveis, e a coleta de dados empíricos decorrentes de seguidas iterações de modelagem, implementação e teste de protótipos de um sistema computacional. Operações de análise de redes complexas foram usadas para ranqueamento e seleção de informações recuperadas, que depois retroalimentam novas buscas para expansão da rede de informação. Por intermédio do protótipo implementado, o modelo foi validado com um grupo de dezessete usuários. O grau de satisfação com os resultados sugere qualitativamente que o modelo possui boa precisão e revocação. Foram de grande relevância as iteradas operações de transformação das redes na retroalimentação do modelo. Há indícios da necessidade de maiores bases de conhecimento. A rede final é mapeada em um mapa conceitual, e o modelo desenvolvido foi analisado à luz da equação fundamental da Ciência da Informação de Brookes e da aprendizagem significativa de Ausubel. A natureza interdisciplinar do modelo permitiu explorar de forma diferenciada e original a recuperação de informação e conhecimento em bases de dados ligados, apontando relevância de investigações futuras. O resultado culminou no desenvolvimento de um modelo híbrido de recuperação de informação e conhecimento que é simultaneamente fundamentado nos três paradigmas correntes da Ciência da Informação: físico, cognitivo e social. / It researches and develops a model of information and knowledge retrieval on bases of linked data, based on the transformation of complex networks obtained from the search for relationships about the terms of a user-formulated query. The relationships derived from the query terms are obtained from a search in a base of linked data. It generates a sequence of transformations on RDF triples networks, based on metrics of complex networks analysis. The research is exploratory and it was developed from simultaneous way to theoretical formulations on information retrieval systems, the study of its practical implications in point of view of the currently available technologies, and the collection of empirical data resulting from several iterations of modeling, implementation and prototype testing of a computer system. Complex networks analysis operations were used for ranking and selection of retrieved information, which then uses a bootstrapping process to feedback the new search to the expansion of the information network. The model was validated over the implemented prototype, with a group of seventeen users. The degree of satisfaction with the results suggests, qualitatively, that the model has good precision and recall. The iterated operations of network transformation were of great importance in the feedback process of the model. There is evidence of the need for larger knowledge bases. The final network is mapped to a conceptual map, and the model developed was analyzed in light of the fundamental equation of the Information Science of the Brookes and the meaningful learning of the Ausubel. The interdisciplinary nature of the model allowed us to explore the different and original way information and knowledge retrieval on bases of linked data, indicating relevance of future investigations. The results culminated in the development of a hybrid model of information and knowledge retrieval that is grounded simultaneously in the three current paradigms of information science: physical, cognitive and social.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/22284 |
| Date | 12 August 2016 |
| Creators | Cristovão, Henrique Monteiro |
| Contributors | Fernandes, Jorge Henrique Cabral |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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