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Coleção Digital
Título: A GRAPH-BASED COLLABORATIVE SUPPORT FOR EXPERT FINDING AND RECOMMENDING REFERENCES IN SCIENTIFIC PUBLICATIONS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor: ORLANDO FONSECA GUILARTE
Colaborador(es): SINESIO PESCO - Orientador
SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Coorientador
Número do Conteúdo: 47374
Catalogação: 07/04/2020 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47374@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47374@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47374
Resumo:
Título: A GRAPH-BASED COLLABORATIVE SUPPORT FOR EXPERT FINDING AND RECOMMENDING REFERENCES IN SCIENTIFIC PUBLICATIONS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor: ORLANDO FONSECA GUILARTE
Colaborador(es): SINESIO PESCO - Orientador
SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Coorientador
Número do Conteúdo: 47374
Catalogação: 07/04/2020 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47374@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47374@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47374
Resumo:
The scientific literature review is a critical account of the main papers
in a particular subject area or topic. In this way, the authors surveys
the literature and present the relevant articles in an organized way by
publication date and evolution of the research topic, which gives an overview
of the state of the art in a subject. Through these relevant papers it is
also possible to identify the most expert authors in the area or in certain
papers, thus providing a solution to the problem of finding potential expert
candidates. The main challenge of making a literature review is to identify
the most relevant articles that reflect the evolution of the different research
topics. In this thesis, we propose a visual collaborative approach that uses
graphs to recommend important references. In addition, we introduce the
task of searching and ranking authors given a target paper using relevant
citation paths. From a ranking of references, the value of the author s
expertise is calculated. A methodology is proposed in order to build and
update the citation graph in a collaborative way with the expert s votes.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |