Filtragem Inteligente de Notícias: Uma Abordagem Baseada em Clusterização - Diapp, Luíza; Reips, Lisiane; Pozo, Aurora T. R.; Hara, Carmem S. (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2025: Anais da XX Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2025.6842, 2025)
Com o grande volume de notícias disponíveis na Web, tornou-se essencial o uso de ferramentas que facilitem a busca por informações relevantes. A ferramenta ENoW (Extrator de Notícias da Web) foi desenvolvida para coletar automaticamente notícias com base em palavras-chave definidas pelo usuário, permitindo o armazenamento dos dados e aplicando um sistema de filtragem para exibir conteúdos de interesse. No entanto, o processo de filtragem exige que o usuário selecione manualmente as notícias mais relevantes para ele, dentro de uma amostra da coleta. Como essa amostra era obtida aleatoriamente, muitas vezes era necessário solicitar várias novas amostras até encontrar conteúdos pertinentes, tornando o processo demorado e exaustivo. Para mitigar esse problema, este artigo propõe a aplicação do algoritmo de clusterização K-Means para aprimorar a escolha da amostra, garantindo que ela seja mais diversificada e representativa dos diferentes tópicos extraídos. Os resultados mostraram uma redução significativa na quantidade de notícias analisadas pelo usuário, tornando a identificação de conteúdos relevantes mais rápida e eficiente. A abordagem foi incorporada à ferramenta ENoW, otimizando a experiência do usuário na filtragem de notícias.