Análise de dados de trabalhos acadêmicos da região Norte do Brasil utilizando algoritmo de agrupamento Farthest First

Abstract

Este trabalho realiza uma análise abrangente e levantamento das publicações na área de Inteligência Artificial disponíveis nos repositórios das universidades e institutos federais da região norte do Brasil, no período de 2011 a 2021. O objetivo desta investigação é examinar um conjunto de dados composto por trabalhos acadêmicos na área de informática e tecnologias da região Norte do Brasil, visando extrair informações relevantes sobre as pesquisas desenvolvidas em Instituições Públicas de Ensino Superior. Isso é alcançado por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, mineração de dados e clusterização. Utilizou-se o programa WEKA, que contem algoritmos provenientes de diferentes abordagens na subárea da inteligência artificial, foi escolhido o algoritmo, Farthest First, para este estudo devido à sua comprovada eficácia em trabalhos semelhantes. Esta análise abrange sete clusters representativos de diferentes instituições e contextos acadêmicos, visando abranger as principais áreas da pesquisa. O principal resultado obtido a partir deste trabalho foi a identificação de padrões significativos, destacando a influência de fatores institucionais, demandas locais e características dos programas acadêmicos na escolha de temas para trabalhos acadêmicos, nas pesquisas em Inteligência Artificial na região, revelando ideias valiosas sobre as tendências, e indicam possíveis áreas ainda não exploradas ou que tenham recebido pouca atenção até o momento.