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Ttulo [PT]: Uma abordagem de recomendao de tags semnticas para sistemas baseados em tagging
Ttulo [EN]: An approach to semantic tag recommendation for tagging-based systems.
Autor(es): Marcelo Rafael Borth
Palavras-chave [PT]:

Tags. Recomendao. Tagging. Identificao de semntica. Recuperao da informao. Recurso Web. Ontologia. Organizao da informao. Sistemas de informao. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Tag recommendation. Ontology. Information retrieval. Tagging-Based System. Brazil.
rea de concentrao: Cincia da Computao
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
a: Srgio Roberto Pereira da Silva [Orientador] - UEM
Luciana Andria Fondazzi Martimiano - UEM
Vnia Paula de Almeida Neris - UFSCar
Resumo:
Resumo: Devido popularizao da Web grandes quantidades de contedos tornaram-se disponveis, principalmente em funo da atual facilidade de publicao de contedo por usurios leigos. Essa facilidade promove um incontrolvel crescimento do total de informao acessvel, criando, assim, a necessidade de mecanismos para indexao de contedos para auxiliar o usurio na recuperao da informao. Por causa dessa sobrecarga de informao, torna-se invivel que um usurio organize suas informaes sem utilizar ferramentas que facilitem o processo de recuperao. Uma forma para efetuar essa organizao por meio de categorizaes a partir de um sistema baseado em tagging, o qual auxilia o processo de atribuio de significado a qualquer objeto acessvel na Web. Entretanto, uma vez que as tags utilizadas nas categorizaes so selecionadas livremente pelo usurio, sem nenhum controle ou esquema rgido a ser seguido, a utilizao desse tipo de sistema pode sofrer vrias limitaes, principalmente quando os usurios precisam recuperar um objeto categorizado. Esse problema se agrava na medida em que o usurio utiliza o sistema, pois seu vocabulrio pode tornar-se inconsistente devido a erros de digitao, a criao de termos sinnimos e polissmicos, a introduo de formas lxicas de escrita distintas para uma mesma representao conceitual, etc., e, por conseqncia, muitos recursos relevantes podero ser excludos dos resultados das buscas. Por essa razo, nesta dissertao proposta uma abordagem de recomendao de tags semnticas que visa melhorar a qualidade das categorizaes realizadas pelos usurios para facilitar a recuperao de informao e, tambm, resolver o problema de "cold-start". A proposta combina trs fontes de informao distintas para gerar a recomendao: (i) os elementos textuais da pgina Web, (ii) as tags da folksonomia relativas pgina em questo, e (iii) a personomia do usurio. Deste modo, a abordagem proposta tenta personalizar as recomendaes com base nas caractersticas e interesses do usurio, bem como reduzir os problemas relacionados ao processo de tagging. Os resultados obtidos sobre a aceitao das tags recomendadas, a partir da execuo de alguns experimentos com usurios reais, mostraram-se favorveis para a tarefa de categorizao, o que tende a reduzir os esforos empregados na fase de recuperao dos objetos categorizados.

Abstract: Due to the popularization of the Web large amounts of content became available, mainly due to the current ease of content publishing by nontechnical users. This easiness promotes an uncontrollable growth of the total available information, thus creating the need for mechanisms for indexing content to assist users when retrieving information. Because of this information overload, it is infeasible for a user to organize their information without using tools that facilitate the recovery process. One way to accomplish this organization is by a categorization system based on tagging, which helps the process of assigning meaning to any object accessible over the Web. However, since the tags used in the categorizations are freely selected by the user, without any strict control to follow, using this type of system can have various limitations, especially when users need to retrieve an object categorized. This problem gets harder as the users make use of the system, because their vocabulary can become inconsistent due to typing errors, the creation of synonyms and polysemic terms, the introduction of different lexical forms of writing for the same conceptual representation, etc., and, consequently, many relevant resources may be excluded from the search results. Therefore, in this thesis it is proposed an approach for the recommendation of semantic tags that aim to improve the quality of the categorizations made by users looking forward to facilitate the information retrieval, and also to solve the of cold-start problem. The proposal combines three different information sources to generate the recommendation: (i) the textual elements of the Web page, (ii) the folksonomy tags of the page in question, and (iii) the user personomy. Thus, the proposed approach tries to personalize the recommendations based on the user characteristics and interests, as well as to reduce the problems related to the process of tagging. The results for the acceptance of the recommended tags from the execution of some experiments with real users were favorable for the categorization task, which tends to reduce the efforts necessary in the recovery phase of the objects categorized.
Data da defesa: 23/02/2011
Cdigo: vtls000184810
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2011
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Srgio Roberto Pereira da Silva
Co-Orientador: Prof. Dr. Valria Delisandra Felfrim
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Departamento de Informtica
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

Responsavel: beth
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: Dissertao FINAL - Marcelo Rafael Borth.pdf
Tamanho: 2789 Kb (2855494 bytes)
Criado: 13-06-2011 13:28
Atualizado: 13-06-2011 13:47
Visitas: 874
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