Agrupamento Hierárquico e Multivisão de Eventos por meio de Grafos de Consistência - Paula, Paulo H. L. de; Reis, Westerley S.; Rezende, Solange O.; Marcacini, Ricardo M. (Anais do Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2018)
A análise de eventos tem recebido atenção recentemente devido à popularização de plataformas web para publicação de conteúdo, especialmente portais de notícias, redes sociais, blogs e fóruns. Essas plataformas armazenam eventos por meio de textos a respeito de diversos setores da sociedade e podem ser vistas como uma representação digital (mundo virtual) dos eventos que ocorrem em nosso mundo real. Assim, agrupamento de eventos é uma tarefa importante para organizar e mapear os eventos desse mundo virtual para nosso mundo físico, o que permite a realização de diversos estudos sociais, políticos e econômicos. Nesse trabalho é apresentada uma abordagem para agrupamento hierárquico e multivisão de eventos extraídos de textos. As diferentes informações sobre os eventos, como informação textual, informação temporal e informação geográfica são consideradas diferentes visões durante a tarefa de agrupamento. Enquanto as abordagens existentes exigem que o usuário defina parâmetros sobre como utilizar informação temporal e geográfica no agrupamento de eventos, a abordagem proposta permite aprender automaticamente restrições de tempo e local. Para tal, foi proposta uma estrutura denominada grafo de consistência que representa o consenso de agrupamentos entre as diferentes visões. Uma avaliação experimental com oito conjuntos de eventos de benchmark revelou que a abordagem proposta é superior à abordagem tradicionalmente utilizada na área, apresentando ainda o diferencial de permitir a visualização das relações entre eventos por meio do grafo de consistência.