Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Monteiro, Rodrigo Salvador | - |
Autor(es): dc.contributor | Bernardini, Flavia Cristina | - |
Autor(es): dc.contributor | Rangel, Elaine Seixas | - |
Autor(es): dc.creator | Rangel, Mateus de Moraes | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:33:25Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:33:25Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-03-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-03-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/13072 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/772837 | - |
Descrição: dc.description | Para 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 | - |
Descrição: dc.description | To 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 | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de linguagem natural | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados abertos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina supervisionado | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Base de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de linguagem natural (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Natural language processing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Open Data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Supervised machine learning | - |
Título: dc.title | Categorização automática de conjuntos de dados de portais de dados abertos utilizando aprendizado de máquina supervisionado | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: