Return to search

Busca na web e agrupamento de textos usando computação inspirada na biologia / Search in the web and text clustering using computing inspired by biology

Orientadores: Ricardo Ribeiro Gudwin, Leandro Nunes de Castro Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T06:40:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Pereira_AndreLuizVizine_M.pdf: 1817378 bytes, checksum: 1d28283d8d2855800dd0f406eb97e5e0 (MD5)
Previous issue date: 2007 / Resumo: A Internet tornou-se um dos principais meios de comunicação da atualidade, reduzindo custos, disponibilizando recursos e informação para pessoas das mais diversas áreas e interesses. Esta dissertação desenvolve e aplica duas abordagens de computação inspirada na biologia aos problemas de otimização do processo de busca e recuperação de informação na web e agrupamento de textos. Os algoritmos investigados e modificados são o algoritmo genético e o algoritmo de agrupamento por colônia de formigas. O objetivo final do trabalho é desenvolver parte do conjunto de ferramentas que será usado para compor o núcleo de uma comunidade virtual acadêmica adaptativa. Os resultados obtidos mostraram que o algoritmo genético é uma ferramenta adequada para otimizar a busca de informação na web, mas o algoritmo de agrupamento por colônia de formigas ainda apresenta limitações quanto a sua aplicabilidade para agrupamento de textos. / Abstract: The Internet became one of the main sources of information and means of communication, reducing costs and providing resources and information to the people all over the world. This dissertation develops and applies two biologically-inspired computing approaches, namely a genetic algorithm and the ant-clustering algorithm, to the problems of optimizing the information search and retrieval over the web, and to perform text clustering. The final goal of this project is to design and develop some of the tools to be used to construct an adaptive academic virtual community. The results obtained showed that the genetic algorithm can be feasibly applied to the optimizing information search and retrieval, whilest the ant-clustering algorithm needs further investigation in order to be efficiently applied to text clustering. / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/259821
Date18 December 2007
CreatorsPereira, Andre Luiz Vizine
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Silva, Leandro Nunes de Castro, Gudwin, Ricardo Ribeiro, 1967-, Hruschka, Eduardo Raul, Ricarte, Ivan Luiz Marques, Zuben, Fernando Jose Von
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format130p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0016 seconds