Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-08-19T13:07:34Z
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2016_AurélioRibeiroCosta.pdf: 4050625 bytes, checksum: 858b0376c7ca985768640b345d2e9c63 (MD5) / Redes de colaboração científicas são redes sociais com foco na condução de pesquisas científicas. A ampliação dessas redes é um dos fatores que pode ampliar as parcerias podendo resultar na melhoria das pesquisas desenvolvidas por grupos de pesquisa no Brasil e no mundo. Dentre as abordagens existentes para ampliação dessas redes de colaboração estão os sistemas de recomendação. Nesse trabalho, foi explorada a análise das redes de colaboração existentes entre pesquisadores vinculados a programas de pós-graduação de universidades federais no país, para sugerir novas parcerias, através da classificação das áreas dos periódicos publicados e do cálculo dos centróides (dos vértices com mais ligações) dessas áreas. A metodologia utilizada neste trabalho centra-se no Design Science Research para guiar a elaboração do modelo e a construção do artefato de recomendação para fins de validação. Para realização do estudo de caso foram coletados dados de publicações no repositório digital da área de Ciência da Computação denominado Digital Bibliography & Library Project (DBLP), os quais foram modelados em um banco de dados NoSQL orientado a grafo. Os dados coletados são referentes às publicações dos pesquisadores vinculados aos Programas de Pós-Graduação na área de Ciência da Computação da UFMG, USP, UFRN e UnB, sendo considerados também pesquisadores não vinculados a esses programas mas que possuem relacionamentos de coautoria. No contexto de redes de colaboração científica, a análise de rede pode ser utilizada para avaliar os relacionamentos já formados, bem como para estimular a formação de novas parcerias. Os resultados das recomendações foram avaliados através de um questionário online. Neste questionário ficou evidenciado que as recomendações produzidas pelo artefato desenvolvido alcançaram um percentual de aceitação de 31%, considerado bom, uma vez que na literatura da área os sistemas de recomendação alcançam uma média abaixo de 30%. _________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Scientific collaboration networks are social networks focused on scientific research. The broadening of this networks is a factor that may improve the researchs developed by research groups in Brazil and in the world. Among the existent approaches to broadening these collaboration networks one of them is partnership recommendation. This research explores the analysis of the existent collaboration networks of researchers, members of graduate programs of Federal universities in Brazil, for suggesting new partnership through the classification of research areas of published papers and the centroid (most linked vertices) computation for those areas. This work uses the Design Science Research methodology to develop the analysis model and to build a recommendation artifact for validating the model. The study case conducted to validate the analysis model and recommendation artifact uses a digital repository of publications named Digital Bibliography & Library Project (DBLP), its data was modeled in a NoSQL Graph Database starting from researchers members of graduated programs in Computer Science and Informatics of UFMG, USP, UFRN and UnB, considering researchers non-members to those programs but that make part of coauthoring relationships. Considering the scientific collaboration networks context, network analysis may be used to evaluate current relationships as well as stimulate the creating of new relationships. The results of recommendations were evaluated by an online questionnaire which showed the recommendations generated by the developed artifact reached and acceptance rate of 31%, what was considered reasonable for a recommendation system, besides the recommendation systems literature show a mean lower than 30%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/21381 |
| Date | 22 July 2016 |
| Creators | Costa, Aurélio Ribeiro |
| Contributors | Ralha, Célia Ghedini |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| 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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