1) O documento propõe algoritmos para classificar e agrupar automaticamente documentos com base em sua proximidade semântica e integrar classificações feitas por usuários. 2) Os objetivos incluem propor um algoritmo escalável para classificação semântica de documentos e clustering, algoritmos para redução de dimensão e pré-processamento de dados, e modelar matematicamente a integração de classificações automáticas e sociais. 3) O trabalho comparará algoritmos, reduzirá ruído nos dados, e modelará integralmente o sistema proposto.

1. Escalabilidade e eficiência em bibliotecas digitais usando organização semântica de dados ICPD – Elisabete Cunha

2. modelação de um sistema de classificação e de agrupamento automático de documentos, de acordo com a sua proximidade semântica + Integração de uma classificação social

3. Classificação Social Pretende-se que os utilizadores possam: classificar comentar associar tags Sob a hipótese de permitir uma melhor classificação e organização dos documentos

4. Objectivos Proposta de um algoritmo capaz de realizar a classificação semântica de documentos, de forma escalável (para ordens de grandeza de centenas de milhar de documentos). Proposta de algoritmo para realizar o clustering semântico de documentos de forma eficiente e escalável. Proposta de algoritmos para redução de dimensão espacial e para pré-tratamento de dados. Estudo e modelação matemática da integração de uma classificação social com a classificação automática. Modelação final do sistema incluindo todas as sub-partes.

5. Como? Comparação de algoritmos e tecnologias Redução da dimensão espacial e do ruído nos dados Algoritmos de classificação e clustering Dicionário dinâmico Classificação social Modelação matemática, integral, do modelo

6. 1 -Classificação automática através da proximidade semântica 2 - Classificação Social 1 ? 2 ? 1+2 ?