| Summary: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciênca da Computação, 2012. === Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-09-28T13:05:49Z
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2012_GabrielaNettoGuerra.pdf: 4278080 bytes, checksum: 82884e4aa01f9b931aa86a30230d6353 (MD5) === Este trabalho propõe um modelo de reputação e uma ontologia estendida para aplicação
na rede social científica disponibilizada pelo ObserveUnB - um portal Web de rede social científica desenvolvido com base nas informações da comunidade acadêmica da Universidade de Brasília (UnB). A essência do ObserveUnB encontra-se na construção e análise dos relacionamentos existentes entre os pesquisadores da rede, com auxílio de um modelo de reputação e uma ontologia, onde o grande desafio do ObserveUnB encontra-se na disponibilização do conhecimento científico, bem como no gerenciamento e integração de um
grande volume de dados de diferentes repositórios. O modelo de reputação e a ontologia propostos associam informações de pesquisa e produção científica da comunidade acadêmica da UnB, fazendo uso de informações
coletadas da Plataforma Lattes, tais como, o Currículo Lattes e o Diretório de Grupos de
Pesquisa, e de sistemas institucionais. Tal modelo consiste em uma adaptação do modelo
de reputação proposto por Cervi et al. (2011), o qual baseia-se na experiência acadêmica do pesquisador com o foco na pesquisa e na produtividade cientifica. Enquanto a ontologia proposta é uma extensão das ontologias existentes de Currículo Lattes e de Diretório de Grupos de Pesquisa desenvolvidas pela comunidade Conscientias. Seu objetivo é sustentar o modelo de reputação proposto, por meio da representação dos conceitos utilizados no
modelo de reputação, bem como permitir a realização de consultas semânticas dentro do
domínio da pesquisa científica através da estrutura de conceitos oferecida pela ontologia e do uso de um mecanismo de inferência. Dessa forma, o modelo de reputação aliado à ontologia visam contribuir na interação entre os pesquisadores e na disponibilização de informações. Além disso, pretendem
auxiliar na formação de novas parcerias na pesquisa, permitindo que pesquisadores en-
contrem parceiros para suas pesquisas de forma mais eficiente e confiável, maximizando
a colaboração científica. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT === his work proposes a model of reputation and an extended ontology for use in scientific
social network provided by ObserveUnB - a social network on the Web, developed with
the scientific information of the University of Brasília (UnB) academic community. The
essence of ObserveUnB is based on the construction and analysis of the relationships between the researchers of the network, which was build with the aid of a reputation model and an ontology, where the ObserveUnB’s big challenge is the availability of scientific
knowledge, as well as to manage the integration of a large volume of data from different repositories. The model reputation and ontology proposed associate scientifics informations from a academic community of UnB, using information collected from Lattes Platform, such as the Lattes Curriculum and Directory of Research Groups and institutional systems. This model consists of an adaptation of the reputation model proposed by Cervi et al. (2011), which is based on academic researcher experience with a focus on research and scientific productivity. The proposed ontology is an extension of existing ontologies: Lattes
Curriculum and Directory of Research Groups developed by the Conscientias community.
These ontologies goal is to sustain the reputation model proposed by the representation of the concepts used in the reputation model, and to allow semantic queries in the domain of scientific research through the ontology structure of concepts and the use of an inference mechanism.
Thus, the reputation model and the ontology intend to contribute to the interaction
of researchers and the information provision. Besides it intends to assist the formation of new research partnerships, allowing researchers to find partners for more efficiently and reliably, maximizing scientific collaboration.
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