Comparing effectiveness in questionnaires retrieval:QSMatching vs Vector model vs Fuzzy

Authors

  • Richard Henrique de Souza Universidade Federal de Santa Catarina
  • Carina Friedrich Dorneles Universidade Federal de Santa Catarina

DOI:

https://doi.org/10.5753/isys.2019.385

Keywords:

Abordagem QSMatching, Sistemas de Informação, Medida de similaridade, modelo vetorial, fuzzy, questionário, similaridade, ordenação.

Abstract

Elaborating a useful questionnaire represents an important task for descriptive research. Poorly elaborated questions can lead to answers with meaningless or naive interpretations. Therefore, it may be interesting to reuse, partially or totally, questionnaires already created with the same purpose. In this paper we compare QSMatching with the vector model and fuzzy to calculate the similarity between questionnaires and consequently to obtain a ranking of questionnaires according to the user’s query. In order to verify the effectiveness, an experiment was carried out comparing QSMatching, vector model and fuzzy. The result of the analysis of the experiment shows that QSMatching is more effective than other models for questionnaires retrieval.

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Author Biographies

Richard Henrique de Souza, Universidade Federal de Santa Catarina

Possui mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC, 2009) e graduação em Ciência da Computação pela Universidade do Vale do Itajaí (2006). Atualmente é doutorando, pesquisa na área de recuperação de informação. Trabalha como analista de tecnologia da informação na UFSC. Tem experiência em docencia nos cursos de graduação da Unisul. 

Carina Friedrich Dorneles, Universidade Federal de Santa Catarina

Professora no Departamento de Informática e Estatística (INE) da UFSC. Membro da CE-BD 2018/2020 (Comissão Especial de Banco de Dados - DB Steering Committee). Membro da Comissão de Avaliação Quadrienal Capes - 2017. Bolsista PQ 2 - CNPQ de março/2011 a março/2017. Atua em pesquisa, ensino e orientação nos níveis de IC, graduação, mestrado e doutorado. Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Computação da UFSC de out/2015 a maio/2017. Durante o período de doutorado, realizou estágio sanduíche na University of Washington, Seattle, EUA, no grupo de pesquisa de Banco de Dados e Inteligência Artificial, sob a supervisão do prof. Alon Halevy. Em 2016, atuou como Coordenadora do CTIC/SBC e Coordenadora do WTDSI do SBSI/SBC, além de membro do Comitê Especial de Avaliação da FAPERGS em 2016. Seus interesses de pesquisa incluem as áreas de Gerenciamento de Dados, Recuperação de Informação, Mineração de Dados com ênfase na Web, Descoberta de Conhecimento e Extração e Matching de Informação. Coordena e participa de projetos de pesquisa na área, com publicações científicas em periódicos e anais de conferência de boa qualidade. Participa também como membro de comitês técnicos de programa conferências e workshops realizados no Brasil e no exterior. Atua como revisora Ad hoc de agências de fomento como CNPq, Capes, FAPESC, FAPERGS e FAPESP, bem como CTIC/RNP. Participa como revisora de artigos em periódicos e eventos nacionais e internacionais desde 2000. Atuou como membro do Comitê de Educação da Sociedade Brasileira de Computação entre 2013-2015 e como Coordenadora de Fomento e Apoio à Pesquisa na Pró-Reitoria de Pesquisa da UFSC (PROPESQ/UFSC) no período de 2012-2013. Participa de projetos de colaboração internacional, dentre eles o projeto VIDAS, com a França, dentro do programa CAPES/COFECUB. Em 2005, foi co-idealizadora da Escola Regional de Banco de Dados, e da Sessão de Demos do Simpósio de Banco de Dados. Atuou como Editora da Coluna Bits, Bytes e Batom da revista eletrônica SBC Horizontes. De maio/2017 a fevereiro/2018, em afastamento sem remuneração.

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Published

2019-04-17

How to Cite

Henrique de Souza, R., & Friedrich Dorneles, C. (2019). Comparing effectiveness in questionnaires retrieval:QSMatching vs Vector model vs Fuzzy. ISys - Brazilian Journal of Information Systems, 12(1), 100–118. https://doi.org/10.5753/isys.2019.385

Issue

Vol. 12 No. 1 (2019)

Section

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