O documento discute o uso de organógrafos como metodologia para organizar informações digitais em tarefas específicas, abordando temas como hierarquização e extração de similaridade. Também são apresentados desafios na categorização de conteúdos multifacetados e a necessidade de automatização e reutilização de organizações. Por fim, o autor agradece ao laboratório de sistemas de informação da UNICAMP e destaca suas contribuições ao campo da ciência da informação.

1. ORGANICER
Organizando Informação
com Python
Rodrigo Dias Arruda Senra
IC-Unicamp / Globo.com
PythonBrasil [8], RJ 2012

2. Apenas um rapaz latino americano...
• Engenheiro de Computação
Graduação-MSc-(defesa PhD 10/12/12) IC-Unicamp
• Desenvolvedor1996, hoje na Globo.com )
(no mercado desde
e Projetista de Software
• Entusiasta de FLOSS 1999)
(atuante na comunidade desde
2

3. Roteiro
• Motivação
• Problemas
• Organografos
• Organicer (preview)
• Python Snippets
3

4. Motivação

5. 5

6. k-Means Hull Sebastiani Support Vector
Content Management
Chen Machines
Clustering Nearest Neighbors Sokal Hierarchies
Information Retrieval Python
Semantic Web Neural
Folksonomy
Mongo Data Sharing Classification Nets
RSS Javascript
Naïve Bayes Social Networks Visualization
Digital Libraries Organization Cognition
Syndication Tagging
Jaccard XML Personal Desktop
CouchDB Databases
Feeds Go Evaluation CAPES
User Interfaces Taxonomy
Crescenzi Information Extraction CNPq
Automation Cosine NoSQL Classification
RDF
Organographs Dice Matching Wrappers
INCT 5 Fapesp

7. 6

8. Quantos conceitos ?
6

9. Quantos conceitos ?
Em que ordem eles apareceram ?
6

10. Quantos conceitos ?
Em que ordem eles apareceram ?
Como categorizá-los ?
6

11. Quantos conceitos ?
Em que ordem eles apareceram ?
Como categorizá-los ?
De onde vieram ?
6

12. Quantos conceitos ?
Em que ordem eles apareceram ?
Como categorizá-los ?
De onde vieram ?
Quais as relações entre os conceitos ?
6

13. Quantos conceitos ?
Em que ordem eles apareceram ?
Como categorizá-los ?
De onde vieram ?
Quais as relações entre os conceitos ?
Quais são relevantes para mim agora ?
6

14. Quantos conceitos ?
Em que ordem eles apareceram ?
Como categorizá-los ?
De onde vieram ?
Quais as relações entre os conceitos ?
Quais são relevantes para mim agora ?
...
6

15. Quantos conceitos ?
Em que ordem eles apareceram ?
Como categorizá-los ?
De onde vieram ?
Quais as relações entre os conceitos ?
Quais são relevantes para mim agora ?
...
[Miller 1956] regra 7±2: capacidade cognitiva é limitada
6

16. Problemas

17. Qual das categorias abaixo é a que melhor
acomoda o objeto acima ?
8

18. Motivação
Vermelhos ? Triangulos ? Relacionados ?
9

19. Uma breve história no tempo
10

20. Uma breve história no tempo
10

21. Uma breve história no tempo
10

22. Uma breve história no tempo
10

23. Uma breve história no tempo
10

24. Uma breve história no tempo
10

25. Uma breve história no tempo
10

26. Uma breve história no tempo
10

27. Uma breve história no tempo
Muito mais difícil que
10

28. O que há de errado ?
11

29. O que há de errado ?
1. Única categoria para conteúdo Multi-facetado
11

30. O que há de errado ?
1. Única categoria para conteúdo Multi-facetado
2. Categorias definidas manualmente
11

31. O que há de errado ?
1. Única categoria para conteúdo Multi-facetado
2. Categorias definidas manualmente
3. Critério não é explícito
11

32. O que há de errado ?
1. Única categoria para conteúdo Multi-facetado
2. Categorias definidas manualmente
3. Critério não é explícito
4. Relação estática de pertinência
11

33. O que há de errado ?
1. Única categoria para conteúdo Multi-facetado
2. Categorias definidas manualmente
3. Critério não é explícito
4. Relação estática de pertinência
5. Organização não é reutilizável
11

34. Objetivos

35. Objetivos
1. Avaliar hierarquias criadas manualmente

36. Objetivos
1. Avaliar hierarquias criadas manualmente
2. Reorganizar conteúdo dinamicamente

37. Objetivos
1. Avaliar hierarquias criadas manualmente
2. Reorganizar conteúdo dinamicamente
3. Reutilizar organização

38. Avaliar Hierarquias
13

39. Avaliar Hierarquias
muito conteúdo junto
13

40. Avaliar Hierarquias
muito conteúdo junto
duplicado, deslocado
13

41. Avaliar Hierarquias
muito conteúdo junto
duplicado, deslocado
muitos
agregadores
13

42. Avaliar Hierarquias
muito conteúdo junto
duplicado, deslocado
muitos
agregadores
profundo demais
13

43. Avaliar Similaridade
Matriz de Similaridade Dendograma

44. Reorganizar conteúdo dinamicamente
Autor
Data de Publicação
Alice
2011 Artigo 1
2008 Artigo 2
Beto
2011 Artigo 3
15

45. Reorganizar conteúdo dinamicamente
Autor Data de Publicação
Data de Publicação Autor
Alice
2011 Artigo 1
2008 Artigo 2
Beto
2011 Artigo 3
15

46. Reorganizar conteúdo dinamicamente
Autor Data de Publicação
Data de Publicação Autor
Alice 2011
2011 Artigo 1 Alice
2008 Artigo 2 Beto
Beto 2008
2011 Artigo 3 Alice
15

47. Reorganizar conteúdo dinamicamente
Autor Data de Publicação
Data de Publicação Autor
Alice 2011
2011 Alice Artigo 1
2008 Artigo 2 Beto
Beto 2008
2011 Artigo 3 Alice
15

48. Reorganizar conteúdo dinamicamente
Autor Data de Publicação
Data de Publicação Autor
Alice 2011
2011 Alice Artigo 1
2008 Beto
Beto 2008
2011 Artigo 3 Alice Artigo 2
15

49. Reorganizar conteúdo dinamicamente
Autor Data de Publicação
Data de Publicação Autor
Alice 2011
2011 Alice Artigo 1
2008 Beto Artigo 3
Beto 2008
2011 Alice Artigo 2
15

50. Reorganizar conteúdo dinamicamente
a TAREFA é importante!
Autor Data de Publicação
Data de Publicação Autor
Alice 2011
2011 Alice Artigo 1
2008 Beto Artigo 3
Beto 2008
2011 Alice Artigo 2
15

51. Reutilizar organização
16

52. Reutilizar organização
16

53. Reutilizar organização
16

54. Organografos

55. Metodologia
coleção
18

56. Metodologia
coleção
organizar
18

57. Metodologia
coleção
organizar
avaliar
18

58. Metodologia
coleção
organizar
avaliar
reorganizar
18

59. Metodologia
coleção
organizar
avaliar
compartilhar
reorganizar
18

60. 19

61. Organografos
... são artefatos que tornam explícito como organizar
informação digital no contexto de uma tarefa específica.
19

62. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
Autor do
Organofrafo
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

63. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
• patterns
• dictionaries
• rules
• probabilities Autor do
Organofrafo
• templates/wrappers
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

64. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
• matching
• dice
• jaccard Autor do
• overlap Organofrafo
• cosine
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

65. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
• FOAF
• Dbpedia
• Schema.org Autor do
• Freebase Organofrafo
• MusicBrainz
• Geonames
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

66. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
• Naive Bayes
• SVM
• Nearest Neighbors
Autor do
Organofrafo
• LDA
• LSI
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

67. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
• Filesystem
• Gmail
• Evernote Autor do
Organofrafo
• Delicious
• Dropbox, Box
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

68. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
• Fuse, Dokan
• Infoviz do
Autor
Organofrafo
• D3
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

69. Papéis
Autoria de Organografo
NLP Domínio ML Data UX
Container
Autor do
Organofrafo
Organografo
Extração de Similaridade Classificadores Algoritmos de
Informação Ontologias Iteradores Visualização
Algoritmos Tarefa !
20

70. acmccs98 = acm_extractor(‘http://www.acm.org/about/class/1998/ccs98.xml’)
organograph:
input: collection(‘file:///some/local/dir/docs’)
output: collection(‘rodsenra@dropbox:/output’)
id: ‘docs by year’
level:
label: format(‘YYYY’, input.Vcnt.publication_date)
level:
classifier: naive_bayes(classes=acmccs98.Vagg[1],
train=acmccs98.Vagg[2:] + acmccs98.Vcnt)
label: classifier.class

72. Organicer

74. Hierarquia
de Origem

75. Pre-processamento
BeautifulSoup
pyPdf
Hierarquia
de Origem

76. Extração
NLTK
Pre-processamento
BeautifulSoup
pyPdf
Hierarquia
de Origem

77. pymongo
Índice de
Facetas
Extração
NLTK
Pre-processamento
BeautifulSoup
pyPdf
Hierarquia
de Origem

78. Workflow de Transformação
pymongo
Índice de
Facetas
Extração
NLTK
Pre-processamento
BeautifulSoup
pyPdf
Hierarquia
de Origem

79. Workflow de Transformação
pymongo
Índice de
Facetas
numpy scikit-learn
NLTK Extração networkx gensim
Pre-processamento
BeautifulSoup
pyPdf
Hierarquia
de Origem

80. Workflow de Transformação
pymongo
Índice de
Facetas
numpy scikit-learn
NLTK Extração networkx gensim
Pre-processamento
Hierarquia
Resultante
BeautifulSoup Visualização
pyPdf
Hierarquia
de Origem

81. Workflow de Transformação
pymongo
Índice de
Facetas
numpy scikit-learn
NLTK Extração networkx gensim
Pre-processamento
Hierarquia
Resultante
BeautifulSoup Visualização D3.js
pyPdf InfoViz.js
Hierarquia
ObsPy
de Origem matplotlib

82. Workflow de Transformação
pymongo
Índice de
Facetas
numpy scikit-learn
NLTK Extração networkx gensim
Navegação da
Pre-processamento
Hierarquia Hierarquia
Resultante
BeautifulSoup Iterador Visualização D3.js
pyPdf InfoViz.js
Hierarquia
ObsPy
de Origem matplotlib

83. Workflow de Transformação
pymongo
Índice de
Facetas
numpy scikit-learn
NLTK Extração networkx gensim
Navegação da
Pre-processamento
Hierarquia Hierarquia
Resultante
BeautifulSoup Iterador Visualização D3.js
pyPdf InfoViz.js
os.walk
Hierarquia evernote ObsPy
de Origem pydelicious matplotlib

84. Conclusão

85. Resumo
• Organografos: metodologia, arquitetura,utilização
• Capturar a tarefa por trás de uma organização
• Avaliar, reorganizar e compartilhar.
27

86. Agradecimentos
• Laboratório de Sistemas de Informação (IC-Unicamp)
http://www.lis.ic.unicamp.br
• Brazilian Institute for Web Science Research
http://webscience.org.br
• Globo.com
28

87. Obrigado a todos
pela atenção.
Rodrigo Dias Arruda Senra
http://rodrigo.senra.nom.br
rsenra@acm.org
As opiniões e conclusões expressas nesta apresentação são de exclusiva responsabilidade de Rodrigo Senra.
Não é necessário requisitar permissão do autor para o uso de partes ou do todo desta apresentação, desde que
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Imagens e referências para outros trabalhos nesta apresentação permanecem propriedade daqueles que detêm
seus direitos de copyright.

88. Execução de Organografo
Workflow de Transformação
Índice de
Facetas
FCat()
Extração FHil()
Navegação da
Pre-processamento
Hierarquia Hierarquia
Resultante
Iterador
Hierarquia
de Origem Usuário do Organografo Visualização

89. Organicer
31

90. Organicer
31

91. Organicer
31

92. Organicer
31

93. Organicer
31