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Espaço incremental para a mineração visual de conjuntos dinâmicos de documentos

Pinho, Roberto Dantas De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2009-06-05

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Espaço incremental para a mineração visual de conjuntos dinâmicos de documentos
  • Autor: Pinho, Roberto Dantas De
  • Orientador: Minghim, Rosane; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
  • Assuntos: Conjuntos Dinâmicos; Visualização Computacional; Projeção; Mineração Visual De Dados; Mineração De Textos; Mineração De Dados; Knowledge Domain Visualization; Projections; Text Mining; Visual Analytics; Visual Data Mining; Data Streams; Visualization
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Representações visuais têm sido adotadas na exploração de conjuntos de documentos, auxiliando a extração de conhecimento sem que seja necessária a análise individual de milhares de textos. Mapas de documentos, em particular, apresentam documentos individualmente representados espalhados em um espaço visual, refletindo suas relações de similaridade ou conexões. A construção destes mapas de documentos inclui, entre outras tarefas, o posicionamento dos textos e a identificação automática de áreas temáticas. Um desafio é a visualização de conjuntos dinâmicos de documentos. Na visualização de informação, é comum que alterações no conjunto de dados tenham um forte impacto na organização do espaço visual, dificultando a manutenção, por parte do usuário, de um mapa mental que o auxilie na interpretação dos dados apresentados e no acompanhamento das mudanças sofridas pelo conjunto de dados. Esta tese introduz um algoritmo para a construção dinâmica de mapas de documentos, capaz de manter uma disposição coerente à medida que elementos são adicionados ou removidos. O processo, inerentemente incremental e de baixa complexidade, utiliza um espaço bidimensional dividido em células, análogo a um tabuleiro de xadrez. Resultados consistentes foram alcançados em comparação com técnicas não incrementais de projeção de dados multidimensionais, tendo sido a técnica aplicada também em outros domínios, além de conjuntos de documentos. A visualização resultante não está sujeita a problemas de oclusão. A identificação de áreas temáticas é alcançada com técnicas de extração de regras de associação representativas para a identificação automática de tópicos. A combinação da extração de tópicos com a projeção incremental de dados em um processo integrado de mineração visual de textos compõe um espaço visual em que tópicos e áreas de interesse são destacados e atualizados à medida que o conjunto de dados é modificado
  • DOI: 10.11606/T.55.2009.tde-14092009-123807
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2009-06-05
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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