| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Vidal, Flávio de Barros | - |
| dc.contributor.author | Silva, Roberta Costa | - |
| dc.identifier.citation | SILVA, Roberta Costa. Elaboração de descritores para detecção de risco de conluio em dados públicos de licitações de obras. 2021. 67 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Neste trabalho, métodos automáticos de classificação envolvendo análises de grandes quan tidades de dados são aplicados para a utilidade pública de detecção de conluio em con tratos da gestão governamental. Esta análise se dá por meio da avaliação das bases
textuais oficiais públicas, compostas pelos documentos contratuais divulgados publica mente, agregadas aos resultados de investigações oficiais para determinação do conjunto
de características associadas à práticas de conluio. O descritor implementado por meio de
técnicas de extração de características, baseado na frequência das palavras de um texto,
em conjunto com o algoritmo de árvore de decisão foi capaz de classificar os documentos
da base textual avaliando o risco de conluio associado. Aperfeiçoamentos futuros incluem
analisar os resultados para a seleção de diferentes intervalos de frequência implementada
como descritor. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Reconhecimento de padrões | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Mineração de texto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Mineração de dados | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Corrupção | pt_BR |
| dc.title | Elaboração de descritores para detecção de risco de conluio em dados públicos de licitações de obras | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2022-02-11T12:42:00Z | - |
| dc.date.available | 2022-02-11T12:42:00Z | - |
| dc.date.submitted | 2021-05-05 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/29883 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | In this work, automatic classification methods involving the analysis of large amounts of
data are applied for the public utility of collusion detection in government management
contracts. This analysis takes place through the evaluation of the official public textual
bases, composed of the contract documents disclosed, added to the results of official
investigations to determine the set of associated characteristics. collusion practices. The
descriptor implemented with characteristic extraction techniques based on the frequency
of the words in a text, used with the decision tree algorithm was able to classify the
documents of the textual basis evaluating the risk of associated collusion. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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