Sistemas de Recomendação em Instituições de Ensino e Pesquisa

Resumo

Os algoritmos de Sistemas de Recomendação têm se destacado no cenário científico e comercial devido sua capacidade de filtrar documentos relevantes considerando um contexto de grande volume de dados. Junto a isso, entendemos como uma necessidade (principalmente em instituições multicampi) recomendar trabalhos científicos aos pesquisadores de uma intuição de forma a maximizar a cooperação e conhecimento de seus pares, que em muitos casos desconhecem o fato de colegas estudarem o mesmo tópico de pesquisa. Assim, este projeto apresenta uma ampliação da ferramenta já conhecida como IFG-PRODUZ (ifgproduz.ifg.edu.br), aplicando a funcionalidade de recomendação de produções científicas aos pesquisadores do IFG. No intuito de termos uma ferramenta de melhor performance, apresentamos avaliações de diversas estratégias de representação de dados dos currículos Lattes. Considerando TF-IDF e variações de Word2Vec, nossos resultados mostram que o modelo TI-IDF apresentou a melhor precisão na recomendação de produções científicas.