Inferência de tópicos para identificação de subáreas temáticas de projetos culturais
RESUMO Os dados abertos governamentais podem ser vistos como uma importante iniciativa de órgãos e instituições da sociedade civil, voltados à promoção da transparência e permitindo, além disso, sua reutilização como insumo no desenvolvimento de projetos de inovação. Entretanto, é comum que determinados conjuntos de dados demandem a aplicação de tratamentos específicos, para que os mesmos possam ser utilizados de forma mais eficaz, como é o caso da necessidade de classificação destes dados através de Mineração de Dados. Neste cenário, este trabalho apresenta uma proposta de inferência de tópicos automática utilizando o método Latent Dirichlet Allocation para a classificação de projetos culturais em áreas temáticas, por meio da identificação da similaridade entre seus dados. Os resultados apresentados demonstram a viabilidade da abordagem no contexto de dados abertos governamentais.
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Digital revista |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Escola de Ciência da Informação da UFMG
2021
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| Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-99362021000100057 |
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