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dc.contributor.advisorMonteiro, Rodrigo Salvador-
dc.contributor.authorRangel, Mateus de Moraes-
dc.date.accessioned2020-03-12T13:34:06Z-
dc.date.available2020-03-12T13:34:06Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttps://app.uff.br/riuff/handle/1/13072-
dc.description.abstractPara disponibilizar seus dados para a sociedade, governos de cidades ao redor do mundo estão usando portais de dados abertos. Na maioria dos portais, os conjuntos de dados estão distribuídos por categorias que representam os tópicos abordados pelo portal. Nesse contexto, oferecer mecanismos para auxiliar a categorização dos conjuntos de dados se torna importante, para facilitar o trabalho de um administrador de portais de dados abertos. Neste trabalho, apresentamos uma metodologia para a categorização automática de conjuntos de dados de portais de dados abertos. Em nossa metodologia, utilizamos o nome do conjunto de dados e os seus atributos de arquivos anexados para a inferência de sua categoria, fazendo uso de técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina supervisionado.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Leonardo Cruz (bsi@ic.uff.br) on 2020-02-19T19:20:04Z No. of bitstreams: 1 Mateus Rangel.pdf: 263611 bytes, checksum: d939cfd8382cf5b4f020c8e53bc4537b (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee.sdc@id.uff.br) on 2020-03-12T13:34:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Mateus Rangel.pdf: 263611 bytes, checksum: d939cfd8382cf5b4f020c8e53bc4537b (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-03-12T13:34:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mateus Rangel.pdf: 263611 bytes, checksum: d939cfd8382cf5b4f020c8e53bc4537b (MD5) Previous issue date: 2019en
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal Fluminensept_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.titleCategorização automática de conjuntos de dados de portais de dados abertos utilizando aprendizado de máquina supervisionadopt_BR
dc.typeArtigo de periódicospt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subject.keywordDados abertospt_BR
dc.subject.keywordAprendizado de máquina supervisionadopt_BR
dc.contributor.membersBernardini, Flavia Cristina-
dc.contributor.membersRangel, Elaine Seixas-
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
dc.subject.descriptorAprendizado de máquinapt_BR
dc.subject.descriptorBase de dadospt_BR
dc.subject.descriptorProcessamento de linguagem natural (Computação)pt_BR
dc.subject.keywordotherNatural language processingpt_BR
dc.subject.keywordotherOpen Datapt_BR
dc.subject.keywordotherSupervised machine learningpt_BR
dc.description.abstractotherTo make their data available to society, city governments around the world are using open data portals. In most portals, datasets are broken down into categories that represent the topics covered by the portal. In this context, providing mechanisms to help categorize datasets becomes important to facilitate the work of an open data portal administrator. In this paper, we present a methodology for the automatic categorization of data sets from open data portals. In our methodology, we use the dataset name and its attached file attributes to infer its category, making use of natural language processing techniques and supervised machine learning.pt_BR
dc.identifier.vinculationAluno de Graduaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Fluminensept_BR
dc.degree.departmentInstituto da Computaçãopt_BR
dc.degree.date2019-12-20-
dc.degree.localNiterói, RJpt_BR
dc.degree.cursoCurso de Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.publisher.departmentNiteróipt_BR
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