Descoberta de conhecimento a partir de informações não estruturadas por meio de técnicas de correlação e associação

• Published in: Em Questão 2016-08, Vol.22 (2), p.87-113
• Main Authors: Sérgio, Marina Carradore, Da Silva, Thales do Nascimento, Gonçalves, Alexandre Leopoldo
• Format: Article
• Language: eng ; por
• Subjects: Association; Associação; Ciência da Informação; Correlation; Correlação; Descoberta de conhecimento; Descoberta de Conhecimento em Textos; Gestão do Conhecimento; Informações não estruturadas; Knowledge discovery; Mineração de texto; Temporalidade; Temporality; Unstructured information
• ISSN: 1807-8893; 1808-5245; 1808-5245
• DOI: 10.19132/1808-5245222.87-113

O atual momento da tecnologia vem promovendo meios para o aumento exponencial no volume de informações disponíveis na internet ou em organizações. Considerando que grande parte desta informação encontra-se em formato textual, este fato representa um desafio para as áreas de coleta, armazenamento, recuperação e análise de informações visando à explicitação de conhecimento. Este trabalho tem como objetivo apresentar um modelo para Descoberta de Conhecimento com base nas técnicas de correlação e associação temporal a partir de grandes coleções de documentos. Os procedimentos metodológicos utilizados compreenderam uma pesquisa descritiva e exploratória, envolvendo artigos coletados da base de dados Science Direct® como uma ferramenta para a coleta e a análise dos dados. Através deste tipo de informação é possível extrair regras, padrões, tendências e redes, capazes de auxiliar no processo de tomada de decisão nas organizações a fim de gerar vantagem competitiva. Como principal contribuição destaca-se a proposição de um modelo voltado ao entendimento de aspectos temporais, considerando relacionamentos factuais (através de correlações) ou não (através de associação) entre termos de um domínio.