A grande disponibilidade de informações oferece um amplo potencial comercial. Contudo, o enorme volume e diversidade de oportunidades gera um problema: limitações comerciais criadas pela seleção e a manipulação manual dessa informação. O tratamento das grandes bases de dados não estruturadas e/ou semi-estruturadas (BDNE/SE), como as trazidas pela Internet, é uma fonte de conhecimento rica e confiável, permitindo a análise de mercados. O tratamento e a estruturação dessa informação permitirá seu melhor gerenciamento, a realização de consultas e a tomada de decisões, criando diferenciais competitivos de mercado. Pesquisas em Recuperação de Informação (RI), as quais culminaram nesta tese, investem na melhoria da posição competitiva de pequenas e médias empresas, hoje inseridas, pelo comércio eletrônico, em um mercado globalizado, dinâmico e competitivo. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma Metodologia de Extração de Informações para o Tratamento e Manipulação de Informações de Comércio Eletrônico. Chamaremos essa metodologia de EI-MNBC, ou seja, Extração de Informações em Múltiplos Níveis Baseada em Conhecimento. Os usuários da EIMNBC podem rapidamente obter as informações desejadas, frente ao tempo de pesquisa e leitura manual dos dados, ou ao uso de ferramentas automáticas inadequadas. Os problemas de volume, diversidade de formatos de armazenamento, diferentes necessidades de pesquisa das informações, entre outros, serão solucionados. A metodologia EI-MNBC utiliza conhecimentos de RI, combinando tecnologias de Recuperação de Documentos, Extração de Informações e Mineração de Dados em uma abordagem híbrida para o tratamento de BDNE/SE. Propõe-se uma nova forma de integração (múltiplos níveis) e configuração (sistema baseado em conhecimento - SBC) de processos de extração de informações, tratando de forma mais eficaz e eficiente as BDNE/SE usadas em comércio eletrônico. Esse tratamento viabilizará o uso de ferramentas de manipulação de dados estruturados, como Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados, sobre as informações anteriormente desestruturadas. A busca do conhecimento existente em bases de dados textuais não estruturadas demanda a compreensão desses dados. O objetivo é enfatizar os aspectos cognitivos superficiais envolvidos na leitura de um texto, entendendo como as pessoas recuperam as informações e armazenando esse conhecimento em regras que guiarão o processo de extração. A estrutura da metodolo gia EI-MNBC é similar a de um SBC: os módulos de extração (máquinas de inferência) analisam os documentos (eventos) de acordo com o conteúdo das bases de conhecimento, interpretando as regras. O resultado é um arquivo estruturado com as informações extraíd as (conclusões). Usando a EI-MNBC, implementou-se o SE-MNBC (Sistema de Extração de Informações em Múltiplos Níveis Baseado em Conhecimento) que foi aplicado sobre o sistema ETO (Electronic Trading Opportunities). O sistema ETO permite que as empresas negociem através da troca de e-mails e o SE-MNBC extrai as informações relevantes nessas mensagens. A aplicação é estruturada em três fases: análise estrutural dos textos, identificação do assunto (domínio) de cada texto e extração, transformando a informação não estruturada em uma base de dados estruturada.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/5598 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Scarinci, Rui Gureghian |
| Contributors | Oliveira, Jose Palazzo Moreira de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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