Selecionando candidatos a descritores para agrupamentos hierárquicos de documentos utilizando regras de associação

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Santos, Fabiano Fernandes dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agrupamento hierárquico de documantos; Association rules; Descritores para agrupamentos hierárquicos; Hierarchical document clustering; Label hierarchical clustering; Mineração de texto; Regras de associação; Text mining
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112010-110417/

Uma forma de extrair e organizar o conhecimento, que tem recebido muita atenção nos últimos anos, é por meio de uma representação estrutural dividida por tópicos hierarquicamente relacionados. Uma vez construída a estrutura hierárquica, é necessário encontrar descritores para cada um dos grupos obtidos pois a interpretação destes grupos é uma tarefa complexa para o usuário, já que normalmente os algoritmos não apresentam descrições conceituais simples. Os métodos encontrados na literatura consideram cada documento como uma bag-of-words e não exploram explicitamente o relacionamento existente entre os termos dos documento do grupo. No entanto, essas relações podem trazer informações importantes para a decisão dos termos que devem ser escolhidos como descritores dos nós, e poderiam ser representadas por regras de associação. Assim, o objetivo deste trabalho é avaliar a utilização de regras de associação para apoiar a identificação de descritores para agrupamentos hierárquicos. Para isto, foi proposto o método SeCLAR (Selecting Candidate Labels using Association Rules), que explora o uso de regras de associação para a seleção de descritores para agrupamentos hierárquicos de documentos. Este método gera regras de associação baseadas em transações construídas à partir de cada documento da coleção, e utiliza a informação de relacionamento existente entre os grupos do agrupamento hierárquico para selecionar candidatos a descritores. Os resultados da avaliação experimental indicam que é possível obter uma melhora significativa com relação a precisão e a cobertura dos métodos tradicionais