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Previous issue date: 2013-03-22 / The search of knowledge and its manipulation in companies, institutions or
other organizations has become a challenge nowadays. Mostly due to two aspects:
the large volume of information available and the difficulty in extracting the
knowledge proper to each person (intellectual capital). This difficulty becomes more
accentuated when the scenario involved the extraction of knowledge is the Web. The
area of Knowledge Management seeks a solution to the limitations described above.
Techniques for extracting and control of knowledge can be adopted with the use of
Artificial Intelligence, particularly the Knowledge Discovery in Databases.
This work proposes the creation of a methodology and application that perform
the Data Mining with textual information linked to geo data in a social network, in
order to promote Social Recommendation. However, approaches in building
recommendation systems present some shortcomings in filtering the results and the
way they are suggested to users. The research aims to remedy these deficiencies
and addresses issues that still need to search more effective and consolidated
results. / A busca do conhecimento e a sua manipulação em empresas, instituições ou
outras organizações tem se tornado um desafio nos dias atuais. Em grande parte
devido a dois aspectos: o grande volume de informação disponibilizada e a
dificuldade em extrair o conhecimento próprio de cada pessoa (capital intelectual).
Essa dificuldade torna-se mais acentuada quando o cenário envolvido para a
extração de conhecimento é a Web. A área da Gestão de Conhecimento busca a
solução para as limitações descritas anteriormente. Técnicas para a extração e
controle do conhecimento podem ser adotadas com o uso da Inteligência Artificial,
sobretudo a Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados.
Este trabalho propõe-se a criação de uma metodologia e aplicação que
realize a Mineração de Dados com informações textuais vinculados a dados
geolocalizados em uma Rede Social, com o intuito de promover a Recomendação
Social. Entretanto, as abordagens na construção dos Sistemas de Recomendação
apresentam algumas deficiências na filtragem dos resultados e na forma que estes
são sugeridos aos usuários. A pesquisa busca a solução destas deficiências e
aborda temas que ainda carecem de pesquisas mais efetivas e resultados
consolidados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1832 |
| Date | 22 March 2013 |
| Creators | FEITOSA, Rodrigo Miranda |
| Contributors | LABIDI, Sofiane |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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