Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular

Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO - CAC (12.13.81)
Código:	CIN936
Nome:	REPRESENTAÇÃO E RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO DIGITAL
Carga Horária Teórica:	60 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Sim
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Permite Componente Flexível:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Aspectos teóricos e técnicos envolvidos na representação para fins de busca e recuperação do conhecimento registrado em artigos científicos de periódicos eletrônicos.
Referências:	BAEZA-YATES, R.; RIBEIRO-NETO, B. Recuperação de informação: conceitos e tecnologia das máquinas de busca. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2013. CORRÊA, R. F. ; LAPA, R. C. Panorama de estudos sobre Indexação Automática no âmbito da Ciência da Informação no Brasil (1973­2012). Ciência da Informação, v. 42, p. 255­273, 2013. GIL-LEIVA, Isidoro. Manual de indización. Teoría y práctica. Gijón: Trea, 2008. GIL LEIVA, Isidoro. Aspectos conceituais da indexação. In: GIL LEIVA, Isidoro; FUJITA, Mariângela Spotti Lopes (ed.). Política de indexação. São Paulo: Cultura Acadêmica; Marília: Oficina Universitária, 2012. p. 31-105. GOLDSCHMIDT, Ronaldo; PASSOS, Emmanuel Lopes; BEZERRA, Eduardo. Data mining: uma guia prático: conceitos, técnicas, ferramentas, orientações e aplicações. Segunda Edição. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. LANCASTER, F.W. Indexação e resumos: teoria e prática. Brasília: Briquet de Lemos/Livros, 2004. MARTIN, J. H.; JURAFSKY, D. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition - 2.ed. - New jersey: Pearson, 2009. WITTEN, I. H.; FRANK, E.; HALL, M. A. Data mining: practical machine learning tools and techniques. 3rd ed. Burlington, MA: Elsevier/Morgan Kaufmann, 2011

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