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

Autores

  • Thiago Magela Rodrigues Dias CEFET-MG - Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
  • Gray Farias Moita CEFET-MG - Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

DOI:

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

Palavras-chave:

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

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.

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Publicado

2015-09-17

Como Citar

DIAS, T. M. R.; MOITA, G. F. Um método para identificação de colaborações em grandes bases de dados científicos. Em Questão, Porto Alegre, v. 21, n. 2, p. 140–161, 2015. DOI: 10.19132/1808-5245212.140-161. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/53259. Acesso em: 27 jan. 2023.

Edição

Seção

Artigos