PPGCC - Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação

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    ArtistRank : análise e comparação de artistas através da caracterização de dados de diferentes fontes.
    (2015) Faria, Felipe Lopes de Melo; Pereira Junior, Álvaro Rodrigues; Merschmann, Luiz Henrique de Campos; Assis, Guilherme Tavares de; Pereira, Adriano César Machado
    Compreender como os artistas, estilos musicais, e a própria música evolui ao longo do tempo e objeto de interesse para compreender o processo de fazer música. Além disso, pode auxiliar críticos de música a analisarem os artistas que estão nos topos das paradas e o porquê disso. Com o surgimento de novas formas através das quais as comunidades estão expostas á música, percebe-se a necessidade de reavaliar a forma como a popularidade de um artista e medida. Percebe-se que a modelagem de rankings de popularidade de um artista somente por meio da vendagem de um disco e execução na rádio não são suficientes. O surgimento de vários serviços na web que possibilitam a interação do usuário no mundo da música, seja ouvindo on-line ou acompanhando a vida de um artista de maneira mais próxima nas mídias digitais, tem modificado a dinâmica do mercado fonográfico. Dessa forma, nesse trabalho propõe-se o desenvolvimento de uma metodologia de construção de rankings agregados de artistas a partir da análise dos dados das mídias digitais e da mídia de massa TV, no intuito de avaliar a popularidade de um artista. Um estudo de caso mostrou que resultados de rankings relevantes podem ser encontrados de acordo com a metodologia proposta.
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    Estimando similaridade entre entidades quando apenas seus nomes estão disponíveis.
    (2018) Sousa, Priscila Sad de; Ferreira, Anderson Almeida; Assis, Guilherme Tavares de; Pereira, Denilson Alves; Ferreira, Anderson Almeida
    A similaridade pode refletir a relação ou significado entre dois conceitos ou entidades, por exemplo. Uma entidade pode ser algo físico ou lógico, podendo ser descrita em função de atributos cujos valores informam as características específicas da entidade, diferenciando-nas uma das outras, como por exemplo a entidade artigo científico e alguns de seus atributos, nome, palavras-chaves, resumo. Estimar a similaridade entre entidades desempenha um papel importante em várias tarefas, como, por exemplo, expansão de consultas, desambiguação e recomendação de entidades. Identificar a similaridade entre entidades por meio dos nomes, como entre títulos de artigos científicos, pode não ser viável a partir, apenas, da comparação direta ou usando abordagens de similaridade baseadas em conhecimento. A Web, por outro lado, traz uma grande variedade de dados sobre diversos assuntos e é de livre acesso, sendo uma fonte de dados viável para auxiliar na verificação de similaridade entre um par de nomes de entidades em diversos domínios. Neste trabalho, é proposto um método para calcular a similaridade entre dois nomes de entidades, baseado na comparação direta e nas características inferidas a partir de dados obtidos da Web com modelagem de tópicos e com o auxílio de termos de gênero. Os experimentos mostram que o método é capaz de verificar a similaridade entre nomes de entidades, mesmo entre aqueles que compartilham poucos ou mesmo nenhum termo, superando o método utilizado como baseline.