BHEXTRACT – EXTRAÇÃO DE DADOS DE SITES DE REVISTAS CIENTÍFICAS NACIONAIS SOBRE EDUCAÇÃO

Autores

  • Gabriel Menezes da Silva Universidade Tiradentes
  • Antônio Cleverson dos Santos Universidade Tiradentes
  • Layse Santos Souza Universidade Tiradentes

DOI:

https://doi.org/10.17564/2359-4942.2018v3n2p9-16

Palavras-chave:

Mineração de Dados. Artigos. Inteligência Artificial. Estudo de Caso. Educação.

Resumo

Bases dispersas inviabilizam ou no mínimo dificultam a descoberta de informações relevantes ao trabalho do pesquisador no campo da educação. Assim, o objetivo deste estudo é utilizar a web scraping para extrair dados de revistas científicas que contenham produções que abordam sobre educação, com o intuito de centralizá-los numa base de dados visando auxiliar na busca de informações. Foi realizada uma revisão de literatura sobre inteligência artificial e mineração de dados, seguido de um estudo de caso por meio de um protótipo de extração. Como resultado, foram obtidos 1237 artigos de 3 periódicos e uma base de dados unificadas com essas produções científicas foi construída.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Gabriel Menezes da Silva, Universidade Tiradentes

Graduando em Ciência da Computação, Membro do Grupo de Pesquisa Interdisciplinar em Tecnologia da Informação e Comunicação (GPITIC) – Universidade Tiradentes (Unit).

Antônio Cleverson dos Santos, Universidade Tiradentes

Graduando em Ciência da Computação, Membro do Grupo de Pesquisa Interdisciplinar em Tecnologia da Informação e Comunicação (GPITIC) – Universidade Tiradentes (Unit).

Layse Santos Souza, Universidade Tiradentes

Bacharela em Ciência da Computação – Universidade Tiradentes (Unit), Membro do Grupo de Pesquisa Interdisciplinar em Tecnologia da Informação e Comunicação (GPITIC) – Universidade Tiradentes (Unit).

Downloads

Publicado

2018-10-17

Como Citar

da Silva, G. M., dos Santos, A. C., & Souza, L. S. (2018). BHEXTRACT – EXTRAÇÃO DE DADOS DE SITES DE REVISTAS CIENTÍFICAS NACIONAIS SOBRE EDUCAÇÃO. Interfaces Científicas - Exatas E Tecnológicas, 3(2), 9–16. https://doi.org/10.17564/2359-4942.2018v3n2p9-16

Edição

v. 3 n. 2 (2018)

Seção

Artigos

Licença

Oferece acesso livre e imediato ao seu conteúdo, seguindo o princípio de que disponibilizar gratuitamente o conhecimento científico contribui para a democratização do saber. Assume-se que, ao submeter os originais os autores cedem os direitos de publicação para a revista. O autor(a) reconhece esta como detentor(a) do direito autoral e ele autoriza seu livre uso pelos leitores, podendo ser, além de lido, baixado, copiado, distribuído e impresso, desde quando citada a fonte. proximo
Atribuição-CompartilhaIgual CC BY-SA This license lets others remix, adapt, and build upon your work even for commercial purposes, as long as they credit you and license their new creations under the identical terms. This license is often compared to “copyleft” free and open source software licenses. All new works based on yours will carry the same license, so any derivatives will also allow commercial use. This is the license used by Wikipedia, and is recommended for materials that would benefit from incorporating content from Wikipedia and similarly licensed projects.