O atual momento da tecnologia vem promovendo meios para o
aumento exponencial no volume de informações disponÃveis na internet ou em
organizações. Considerando que grande parte desta informação encontra-se em
formato textual, este fato representa um desafio para as áreas de coleta,
armazenamento, recuperação e análise de informações visando à explicitação de
conhecimento. Este trabalho tem como objetivo apresentar um modelo para
Descoberta de Conhecimento com base nas técnicas de correlação e associação
temporal a partir de grandes coleções de documentos. Os procedimentos
metodológicos utilizados compreenderam uma pesquisa descritiva e
exploratória, envolvendo artigos coletados da base de dados Science Direct®
como uma ferramenta para a coleta e a análise dos dados. Através deste tipo de
informação é possÃvel extrair regras, padrões, tendências e redes, capazes de
auxiliar no processo de tomada de decisão nas organizações a fim de gerar
vantagem competitiva. Como principal contribuição destaca-se a proposição de
um modelo voltado ao entendimento de aspectos temporais, considerando
relacionamentos factuais (através de correlações) ou não (através de associação)
entre termos de um domÃnio.
Nowadays, technology’s c rrent stat s seeks means to support the
exponential increase of information available around the Internet or in
organizations, and regarding that most of said information comes in a textual
form, this is a challenge to the areas of crawling, storage, retrieval and analysis
of information. This article aims to provide a Knowledge Discovery model
based on the temporal correlation and association from large document
collections. The methodology set for this process involve descriptive and
explorative researches using papers taken right from the Science Direct®
database as a tool for data collection and analysis. Through this kind of
information is possible to extract rules, patterns, trends, and networks, all of
them being usufel to the process of making decisions within organizations in
order to generate competitive advantage. Thus, the main contribution of this
paper relies on the proposition of a model towards the understanding of
temporal aspects, considering factual relationships (through correlations) or not
(through associations) between terms in a domain.
