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Banca de Defesa de Tese de Doutorado - Um Modelo Híbrido de Recuperação de Informação e Conhecimento Baseado na Síntese de Mapas Conceituais Obtidos por Operações de Transformação de Redes Complexas Orientadas por Busca de Relacionamentos entre Termos de Consulta em Bases de Dados Ligados


Aluno: Henrique Monteiro Cristovão
Data: 12/08/2016
Horário: 14h30
Local: Sala da Pós-graduação



Presidente: Prof. Dr. Jorge Henrique Cabral Fernandes? PPGCINF/UnB
Membro Titular Externo à Universidade de Brasilia: Prof. Dr. Alberto J. Cafias - Florida
Institute for Human & Machine Cognition (IHMC), Pensacola - FL- USA
Membro Titular Externo ao PPGCINF: Prof. 2 Dra. Fernanda Lima - CIC/UnB
Membro Titular Interno: Prof. Dr. Rogério Henrique de Araújo
Membro Titular: Prof. Dr. Ricardo Barros Sampaio ? PPGCINF/UnB
Membro Suplente: Prof. Dr. Fernando William Cruz ? FGA/UnB Gama




Resumo: Investiga e desenvolve um modelo de recuperação da informação e conhecimento em bases de dados ligados, baseado na transformação de redes complexas obtidas a partir busca por relacionamentos entre os termos de uma consulta formulada pelo usuário. Os relacionamentos derivados dos termos originais da consulta são obtidos a partir de buscas em uma base de dados ligados (linked data), gerando uma cadeia de transformações sobre redes de triplas RDF, baseadas em métricas de análise de redes complexas. A pesquisa é exploratória, buscando de forma simultânea o desenvolvimento de formulações
teóricas sobre sistemas de recuperação da informação, o estudo de suas implicações práticas do ponto de vista das tecnologias atualmente disponíveis, e a coleta de dados empíricos decorrentes de seguidas iterações de modelagem, implementação e teste de protótipos de um sistema computacional. Operações de análise de redes complexas foram usadas para ranqueamento e seleção de informações recuperadas, que depois retroalimentam novas buscas para expansão da rede de informação. Por intermédio do protótipo implementado, o modelo foi validado com um grupo de dezessete usuários potenciais. 0 grau de satisfação com os resultados sugere qualitativamente que o modelo possui boa precisão e revocação. Foram de grande relevância as iteradas operações de transformação das redes na retroalimentação do modelo. Há indícios da necessidade de maiores bases de conhecimento. A rede final é mapeada em um mapa conceitual, e o modelo desenvolvido foi analisado à luz da equação fundamental da Ciência da Informação de Brookes e da aprendizagem significativa de Ausubel. A natureza interdisciplinar do modelo permitiu explorar de forma diferenciada e original a recuperação de informação e conhecimento em bases de dados ligados, apontando relevância de investigações futuras. 0 resultado culminou no desenvolvimento de um modelo híbrido de recuperação de informação e conhecimento que é simultaneamente fundamentado nos três paradigmas correntes da Ciência da Informação: físico, cognitivo e social.