QSMatching vs Vector model: comparando efetividade na recuperação de questionários
Resumo
Elaborar um questionário útil representa uma tarefa importante para a pesquisa descritiva. Perguntas mal elaboradas podem levar a respostas com interpretações sem sentido, sutis ou ingênuas. Portanto, pode ser interessante reutilizar, parcial ou totalmente, questionários já criados com o mesmo propósito. Neste artigo, comparamos o QSMatching com o modelo vetorial para calcular a similaridade entre questionários e, consequentemente, obter uma classificação de questionários de acordo com a consulta do usuário. Para verificar a efetividade, foi realizado um experimento comparando o QSMatching e o modelo vetorial. O resultado da análise do experimento mostra que o QSMatching é mais efetivo que o modelo vetorial para recuperação de questionários.
Palavras-chave:
Abordagem QSMatching, questionário, classificação, semelhança, modelo vetorial
Publicado
30/11/2018
Como Citar
DE SOUZA, Richard Henrique; FRIEDRICH DORNELES, Carina.
QSMatching vs Vector model: comparando efetividade na recuperação de questionários
. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 14. , 2018, Caxias do Sul.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2018
.
p. 199-206.