| Processo: | 17/08817-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Vigência (Início): | 01 de dezembro de 2017 |
| Vigência (Término): | 30 de novembro de 2018 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Fernando Vieira Paulovich |
| Beneficiário: | Gabriel Dias Cantareira |
| Supervisor: | Evangelos Milios |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Local de pesquisa: | Dalhousie University, Canadá |
| Vinculado à bolsa: | 15/08118-6 - Mapeamento Inverso: Empregando Manipulação Interativa para Transformar Modelos Computacionais, BP.DR |
| Assunto(s): | Visualização de informação Mineração de texto |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Distance learning | Inverse Mapping | text mining | Visualização de Informação |
Resumo Com as crescentes quantidade e complexidade dos dados recolhidos e armazenados por computadores modernos, a tarefa de explorar e extrair conhecimento de tais dados está se tornando cada vez mais difícil. Visando solucionar este problema, a mineração de dados, o aprendizado de máquina e a visualização de informação se tornaram campos de grande importância. Recentemente, estes campos foram combinados em uma nova área comum denominada Visual Analytics (VA), que envolve o uso de representações visuais para controlar a criação de modelos computacionais de aprendizado de máquina e mineração de dados, permitindo a usuários incorporar conhecimento em tarefas analíticas. Entre os diferentes tipos de dados explorados usando técnicas de VA, texto é um tipo comum e importante, visto que a maior parte do conhecimento humano é armazenado neste formato. Este projeto de estágio no exterior propõe a aplicação dos conceitos de mapeamento inverso estudados no projeto de doutorado original em um ambiente voltado a análise de textos, visando prover um melhor entendimento do efeito de métricas de similaridade guiadas por usuário em sistemas de análise de textos. | |
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