Este artigo propõe um modelo para recomendação de avaliadores. A avaliação por consultores ad hoc é o método mais comum e bem aceito para revisão de artigos e projetos. Portanto, a busca e seleção por avaliadores é um processo crítico que dispende tempo e cuidados. A proposta deste artigo é apresentar um modelo para indicar pesquisadores da área de conhecimento e linha de atuação convergente às propostas. Nas agências de fomento brasileiras, esta busca é feita através de currículos cadastrados na plataforma Lattes ou a partir de uma lista de pesquisadores classificados em áreas do conhecimento. A fim de facilitar este processo, o artigo descreve um sistema de recomendação baseado no conhecimento e área de interesse, extraídos de currículos cadastrados na plataforma Lattes. Assim, o modelo utiliza técnicas de extração do conhecimento baseadas em mineração de dados e indicações a partir de um sistema de recomendação desenvolvido na linguagem de programação Python. Como resultado do processamento, o sistema relaciona pesquisadores classificando-os de acordo com o grau de empatia entre as áreas do conhecimento e análise dos termos. A validação é realizada a partir de propostas submetidas à fundação de amparo à pesquisa. Estas propostas são então correlacionadas com currículos da plataforma Lattes e, por fim, pesquisadores são indicados nas áreas apropriadas das linhas de pesquisa considerando o modelo espaço-temporal para convite como consultores ad hoc.
ROCHADEL, W.; SILVA, T. R.; GONÇALVES, A. L.; DANDOLINI, G. A.; SOUZA, J. A.. Modelo para Representação do conhecimento em um sistema de recomendação de avaliadores. In: 12th CONTECSI International Conference on Information Systems and Technology Management, 2015, Sao Paulo/SP. <Link>