Caracterizacao de Comunidades de I.A. no Brasil Utilizando Analise Bibliometrica e Descoberta de Subgrupos

Gabriel Arcanjo Campelo Fadoul

Redes Cientificas são o centro de desenvolvimento do conhecimento humano. E  através da pesquisa aprofundada e colaborativa que surgem novas possibilidades de expansão da fronteira das ciências. Pesquisadores da mesma subárea tendem a formar comunidades dentro de tais redes. Porem, a atividade de caracterizar tais comunidades não e tão simples. Esse projeto se propõe a aplicar métodos de Subgroup Discovery, especificamente a técnica de Local Subgroup Discovery em redes de coautoria e utilizar dados bibliométricos dos autores para analisar e caracterizar tais comunidades, com foco especifico nos autores que publicaram na Conferencia Brasileira de Sistemas Inteligentes (BRACIS). Foi possível encontrar comunidades de autores por regiões geográficas e por instituições que possuem maior relevância em seus artigos publicados, além de também identificar autores dentro dessas comunidades que possuem um desempenho abaixo do esperado, permitindo realizar uma analise qualitativa dos seus resultados.


2025/2 - POC1

Orientador: Renato Vimieiro

Palavras-chave: Group Profiling, Subgroup Discovery, Local Subgroup Discovery, Co-author Network

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