Um método para identificação de colaborações em grandes bases de dados científicos

Thiago Magela Rodrigues Dias, Gray Farias Moita

Resumo


A análise de redes de colaboração científica tem contribuído significativamente para melhorar a compreensão do processo de colaboração entre os pesquisadores. Além disso, tem ajudado a compreender como as produções científicas de pesquisadores e grupos de pesquisa têm evoluído. No entanto, a identificação de colaborações em grandes repositórios de dados científicos não é uma tarefa trivial, tendo em vista o alto custo computacional dos métodos frequentemente utilizados. Este artigo propõe um método para identificar colaborações em grandes repositórios de dados científicos, denominado ISColl – Identificação de Colaboração Científica. Ao contrário dos métodos que utilizam técnicas como a validação cruzada, o método proposto produz resultados satisfatórios com um baixo custo computacional, proporcionando, assim, uma alternativa interessante para a modelagem e caracterização de grandes redes de colaboração científica. Para comprovar todo o potencial do método proposto, são realizados testes com dados de publicações científicas da Plataforma Lattes do CNPq, obtendo excelentes resultados para o processo de identificação de colaborações científicas.

Palavras-chave


Extração e integração de dados. Recuperação de informações. Identificação de colaboração.

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DOI: https://doi.org/10.19132/1808-5245212.140-161



Em Questão | ISSN 1808-5245 | EQ no Facebook | EQ no Google Scholar

Classificação Qualis: A2 - Comunicação e Informação; B2 - Ciências Ambientais; B3 - Administração, Ciências Contábeis e Turismo; B4 - Sociologia; B5 - Engenharias I.

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