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dc.creatorBerbel, Talita dos Reis Lopes
dc.date.accessioned2016-06-02T19:07:09Z
dc.date.available2015-10-13
dc.date.available2016-06-02T19:07:09Z
dc.date.issued2015-03-23
dc.identifier.citationBERBEL, Talita dos Reis Lopes. Semantic recommendation of text documents through personalizing OLAP aggregation. 2015. 116 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas) - Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2015.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/632
dc.description.abstractWith the rapid growth of unstructured data, such as text documents, it becomes more and more interesting and necessary to extract such information to support decision making in business intelligence systems. Recommendations can be used in the OLAP process, because they allow users to have a particular experience in exploiting data. The process of recommendation, together with the possibility of query personalisation, allows recommendations to be increasingly relevant. The main contribution of this work is to propose an effective solution for semantic recommendation of documents through personalisation of OLAP aggregation queries in a data warehousing environment. In order to aggregate and recommend documents, we propose the use of semantic similarity. Domain ontology and the statistical measure of frequency are used in order to verify the similarity between documents. The threshold of similarity between documents in the recommendation process is adjustable and this is the personalisation that provides to the user an interactive way to improve the relevance of the results. The proposed case study is based on articles from PubMed and its domain ontology in order to create a prototype using real data. The results of the experiments are presented and discussed, showing that good recommendations and aggregations are possible with the suggested approach. The results are discussed on the basis of evaluation measures: precision, recall and F1-measure.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectdata warehousepor
dc.subjectOLAPpor
dc.subjectdados textuaispor
dc.subjectagregaçãopor
dc.subjectrecomendaçãopor
dc.subjectsemânticapor
dc.subjectontologiapor
dc.subjectLCApor
dc.subjectpersonalização de consultaspor
dc.subjectMeSHpor
dc.subjectTecnologia OLAPpor
dc.subjectontologiapor
dc.subjectsemânticapor
dc.subjectdata warehouseeng
dc.subjectOLAPeng
dc.subjecttextual dataeng
dc.subjectaggregationeng
dc.subjectrecommendationeng
dc.subjectsemanticeng
dc.subjectontologyeng
dc.subjectLCAeng
dc.subjectQuery Personalizationeng
dc.subjectMeSHeng
dc.titleRecomendação semântica de documentos de texto mediante a personalização de agregações OLAP.por
dc.title.alternativeSemantic recommendation of text documents through personalizing OLAP aggregationeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Gonzalez, Sahudy Montenegro
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9826346918182685por
dc.contributor.referee1Oikawa, Marcio Katsumi
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4438914190540949por
dc.contributor.referee2Sakata, Tiemi Christine
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3560505262283874por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5079756785405008por
dc.description.resumoCom o crescimento do volume dos dados não estruturados, como os documentos de texto, torna-se cada vez mais interessante e necessário extrair informações deste tipo de dado para dar suporte à tomada de decisão em sistemas de Business Intelligence. Recomendações podem ser utilizadas no processo OLAP, pois permitem que os usuários tenham uma experiência diferenciada na exploração dos dados. O processo de recomendação, aliado à possibilidade da personalização das consultas dos usuários, tomadores de decisão, permite que as recomendações possam ser cada vez mais relevantes. A principal contribuição deste trabalho é a proposta de uma solução eficaz para a recomendação semântica de documentos mediante a personalização de consultas de agregação OLAP em um ambiente de Data Warehousing. Com o intuito de agregar e recomendar documentos propõe-se a utilização da similaridade semântica. A ontologia de domínio e a medida estatística de frequência são utilizadas com o objetivo de verificar a similaridade entre os documentos. O limiar de similaridade entre os documentos no processo de recomendação pode ser parametrizado e é esta a personalização que oferece ao usuário uma maneira interativa de melhorar a relevância dos resultados obtidos. O estudo de caso proposto se baseia em artigos da PubMed e em sua ontologia de domínio com o propósito de criar um protótipo utilizando dados reais. Os resultados dos experimentos realizados são expostos e analisados, mostrando que boas recomendações e agregações são possíveis utilizando a abordagem sugerida. Os resultados são discutidos com base nas métricas de avaliação: precision, recall e F1-measure.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (Campus SOROCABA)por
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor


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