Daniela Leal Musa

Applying Text Mining on Electronic Messages for Competitive Intelligence

This paper presents an application of text mining to support Competitive Intelligence (CI). A case study was built using the ETO System, which enables trade-related bodies to exchange information by e-mail. As this information is available in textual formats, we used text-mining tools to support the CI process. The strategy uses domain knowledge to extract concepts from the texts. A mining tool searches for patterns in concept distributions and correlations, aiding the identification of strategic information. The main contribution of the paper is the use of an inexpensive strategy to allow a competitive advantage to Small and Medium Enterprises with minimal cost.

Sistema de Recomendação Acadêmico para Apoio a Aprendizagem

Os sistemas de recomendacao surgiram com o objetivo de auxiliar os usuarios no processo de busca na Web, indicando informacoes para o usuario com base no seu perfil. Esses sistemas sao de grande valia para o processo de aprendizagem, pois professores e alunos podem realizar buscas por conteudos educacionais mais apropriados ao seu perfil (nivel de formacao, areas de interesse, etc.). Este artigo apresenta um modelo de referencia para sistema de recomendacao, que dispensa a intervencao do usuario no momento de tracar seu perfil e utiliza tecnicas de mineracao de dados. O modelo foi implementado no prototipo “Ponto com Filtro” para verificar sua aplicabilidade.