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TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação. ; Problemas de descoberta do conhecimento e busca da informação na web são desafios que ainda existem, mesmo com as diversas técnicas já desenvolvidas. Especificamente no contexto de Localização de Especialistas, as pessoas buscam por experts desde antes do uso do computador. Na web, um dos desafios dessa busca está em determinar automaticamente a expertise de uma pessoa a partir da análise dos diversos documentos disponíveis nas redes sociais, páginas pessoais ou em outros repositórios digitais, uma vez que essa informação dificilmente aparece escrita de forma direta. Como forma de facilitar esse processo, o presente trabalho faz uma proposta de framework capaz de determinar, com aprendizado não-supervisionado, os principais tópicos das produções de pesquisadores cadastrados na plataforma Lattes, levando em consideração tendências e mudanças que ocorreram ao longo do tempo. As palavras que compõem os tópicos encontrados são, posteriormente, usadas para inferir a especialidade de cada indivíduo. A análise temporal é adicionada com o objetivo de determinar a relevância dos trabalhos em relação ao período pesquisado e como a expertise do pesquisador evolui ao longo do tempo. O trabalho analisa alguns modelos pré-existentes que consideram o tempo para extração da expertise e, a partir de uma adaptação, implementa um framework com melhor aderência aos dados do problema em questão. Para avaliar a implementação e mostrar sua aplicação, um pequeno conjunto de currículos de pesquisadores é submetido ao framework, de maneira individual e, em um segundo momento, todos os pesquisadores pertencentes a um Programa de Pós-Graduação da UFSC são analisados em conjunto, onde tendências ao longo do tempo são discutidas e confrontadas com as linhas de pesquisa oferecidas. |