1) O documento propõe algoritmos para classificação semântica e agrupamento de documentos de forma escalável e eficiente. 2) Também estuda como integrar classificações feitas por usuários para melhorar a organização semântica. 3) Os objetivos incluem modelagem matemática da integração entre classificação automática e social.

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. Organização semântica Modelo de proximidade espacial (vector spacemodel) Processo com tempo de cálculo demorado Técnicas de redução da dimensão espacial Hipótese de modelo a usar: LatentSmanticIndexing (LSI) Como implementar o LSI? algoritmos que envolvam o SingleValueDecomposition.

7. 1 -Classificação automática através da proximidade semântica 2 - Classificação Social 1 ? 2 ? 1+2 ?