Detectando linhas de pesquisa emergentes com análise de redes via algoritmo de agrupamento hierárquico

Título: Detectando linhas de pesquisa emergentes com análise de redes via algoritmo de agrupamento hierárquico

Autores: Souza, Roney Fraga; Luna, Ivette; Ballini, Rosangela

Resumo: Este trabalho tem como objetivo a aplicação de algoritmos de clusterização hierárquico para detectar linhas de pesquisa emergentes, que buscam mensurar eficiência utilizando o método Data Envelopment Analysis – DEA. O processo básico para analisar as fontes de pesquisa emergentes em DEA, utiliza algoritmos de agrupamentos. Este trabalho procura analisar o algoritmo de agrupamento topológico, o qual é baseado na ideia de modularidade, aplicado a uma base de dados de citação. Uma abordagem alternativa a este método de agrupamento e á proposta de utilização do algoritmo aglomerativo hierárquico o qual é baseado na fusão de agrupamentos com base em medidas de proximidade. As etapas para a aplicação dos algoritmos de clusterização são: coleta de dados de citação na plataforma de dados bibliográficos Web of Science; construção de redes de citação para cada ano; exclusão dos artigos que não citam outros artigos da rede, mantendo apenas o componente principal da rede; divisão da rede em grupos via método de agrupamento; determinação do peso de cada artigo em seu grupo e nos demais grupos da rede; e, por fim, analisar o conteúdo de cada grupo via análise de Natural Language Processing.

Palavras-chave:

Páginas: 3

Código DOI: 10.21528/CBIC2013-285

Artigo em pdf: bricsccicbic2013_submission_285.pdf

Arquivo BibTex: bricsccicbic2013_submission_285.bib