Tag suggestion using multiple sources of knowledge

• Main Author: MEDEIROS, Ícaro Rafael da Silva
• Other Authors: FREITAS, Frederico Luiz Goncalves de
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2014
• Subjects: Sugestão de tags; Folksonomias; Mineração de texto; Recuperação de informação; Aprendizagem de máquina; Descoberta de conhecimento
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2275

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2739_1.pdf: 2586871 bytes, checksum: 3a0e10a22b131714039f0e8ffe875d80 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 === Nos sistemas de tagging social usuários atribuem tags (palavras-chave) a recursos (páginas Web, fotos, publicações, etc), criando uma estrutura conhecida como folksonomia, que possibilita uma melhora na navegação, organização e recuperação de informação. Atualmente, esses sistemas são muito populares na Web, portanto, melhorar sua qualidade e automatizar o processo de atribuição de tags é uma tarefa importante. Neste trabalho é proposto um sistema que automaticamente atribui tags a páginas, baseando-se em múltiplas fontes de conhecimento como o conteúdo textual, estrutura de hiperlinks e bases de conhecimento. A partir dessas fontes, vários atributos são extraídos para construir um classificador que decide que termos devem ser sugeridos como tag. Experimentos usando um dataset com tags e páginas extraídas do Delicious, um importante sistema de tagging social, mostram que nossos métodos obtém bons resultados de precisão e cobertura, quando comparado com tags sugeridas por usuários. Além disso, uma comparação com trabalhos relacionados mostra que nosso sistema tem uma qualidade de sugestão comparável a abordagens estado da arte na área. Finalmente, uma avaliação com usuários foi feita para simular um ambiente real, o que também produziu bons resultados