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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
20/12/2011 |
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Data da última atualização: |
20/12/2011 |
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Autoria: |
VARGAS, T. D.; GOMES, M. A.; LANI, J. L.; PIMENTA, D. F. N.; NOGUEIRA, R. S.; SOUZA, R. M. de. |
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Título: |
Sistema de informações geográficas como ferramenta para o manejo de bacias hidrográficas. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Informe Agropecuário, Belo Horizonte, v. 32, n. 263, p. 12-20, jul./ago. 2011. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O uso do Sistema de Informações Geográficas (SIG) desponta como uma ferramenta poderosa no auxílio ao planejamento de uso dos recursos hídricos e naturais em geral. Em ambientes de SIG , são criadas informações que podem ser sobrepostas, gerando novos dados de grande relevância para um manejo eficiente dos recursos hídricos. |
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Thesagro: |
Bacia Hidrográfica; Recurso Hídrico; Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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650 $aBacia Hidrográfica
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773 $tInforme Agropecuário, Belo Horizonte$gv. 32, n. 263, p. 12-20, jul./ago. 2011.
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
07/01/2010 |
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Data da última atualização: |
15/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LEITE, M. A. de A.; RICARTE, I. L. M. |
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Afiliação: |
MARIA ANGELICA DE ANDRADE LEITE, CNPTIA; IVAN L. M. RICARTE, FEEC/UNICAMP. |
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Título: |
Fuzzy Information Retrieval Model Based on Multiple Related Ontologies. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DOS ALUNOS E DOCENTES DO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO E AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL, 2., 2009, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, 2009. |
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Páginas: |
p. 93-96. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
EADCA 2009. |
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Conteúdo: |
With the World Wide Web popularity the information retrieval area has a new challenge intending to retrieve information resources by their meaning by using a knowledge base. Nowadays ontologies are being used to model knowledge bases. To deal with knowledge subjectivity and uncertainty fuzzy set theory techniques are employed. Preceding works encode a knowledge base using just one ontology. But a document collection can deal with different domain themes, expressed by distinct ontologies. In this work a way of knowledge organization and representation as multiple related ontologies was investigated and a method of query expansion was developed. The knowledge organization and the query expansion method were integrated in the fuzzy model for information retrieval based on mutiple related ontologies. The model performance was compared with another fuzzy-based approach for information retrieval and with the Apache Lucene search engine. In both cases the proposed model improves the precision and recall measures. |
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Palavras-Chave: |
Fuzzy; Fuzzy Information Retrieval; Knowledge Representation; Ontologias; Ontology; Query Expansion; Recuperação de informação. |
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Thesaurus NAL: |
Fuzzy logic; Information retrieval. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 01873nam a2200253 a 4500
001 1579908
005 2020-01-15
008 2009 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aLEITE, M. A. de A.
245 $aFuzzy Information Retrieval Model Based on Multiple Related Ontologies.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DOS ALUNOS E DOCENTES DO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO E AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL, 2., 2009, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP$c2009
300 $ap. 93-96.
500 $aEADCA 2009.
520 $aWith the World Wide Web popularity the information retrieval area has a new challenge intending to retrieve information resources by their meaning by using a knowledge base. Nowadays ontologies are being used to model knowledge bases. To deal with knowledge subjectivity and uncertainty fuzzy set theory techniques are employed. Preceding works encode a knowledge base using just one ontology. But a document collection can deal with different domain themes, expressed by distinct ontologies. In this work a way of knowledge organization and representation as multiple related ontologies was investigated and a method of query expansion was developed. The knowledge organization and the query expansion method were integrated in the fuzzy model for information retrieval based on mutiple related ontologies. The model performance was compared with another fuzzy-based approach for information retrieval and with the Apache Lucene search engine. In both cases the proposed model improves the precision and recall measures.
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653 $aFuzzy Information Retrieval
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653 $aOntology
653 $aQuery Expansion
653 $aRecuperação de informação
700 1 $aRICARTE, I. L. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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