Descoberta de Conhecimento a partir de informações não estruturadas por meio de técnicas de correlação e associação

Abstract

O atual estágio da tecnologia vem promovendo meios para o aumento exponencial no volume de informações disponíveis na internet ou em organizações, sendo que grande parte desta informação encontra-se no formato textual. Este fato representa um desafio para as áreas de coleta, armazenamento, recuperação e análise de informações visando à explicitação de conhecimento. O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo para Descoberta de Conhecimento com base nas técnicas de correlação e associação temporal a partir de grandes coleções de documentos. Os procedimentos metodológicos utilizados são de uma pesquisa descritiva e exploratória, envolvendo artigos coletados da base de dados da revista Science Direct® como uma ferramenta para coleta e análise de dados. Através deste tipo de informação é possível extrair regras, padrões, tendências e redes, capazes de auxiliar no processo de tomada de decisão nas organizações, a fim de gerar vantagem competitiva. Como principal contribuição destaca-se a proposição de um modelo voltado ao entendimento de aspectos temporais considerando relacionamentos factuais (através de correlações) ou não (através de associação) entre termos de um domínio.