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Diferentes áreas do conhecimento acadêmico-científico têm realizado esforços para a criação de bases de dados de pesquisadores e seus relacionamentos de orientação. No entanto, grande parte destas bases apresentam problemas como redundância, ausência e imprecisão de informações. Neste artigo, apresentamos um algoritmo para a identificação automática de registros acadêmicos, considerando estes problemas. A contribuição deste trabalho recai na precisão da estrutura hierárquica de orientação acadêmica resultante do algoritmo (grafo), que facilita análises genealógicas. Como estudo de caso, prospectamos mais de 272 mil doutores registrados na Plataforma Lattes e apresentamos características inéditas sobre a genealogia acadêmica brasileira.
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Papers that cite the same references — the relational fallback while embeddings are still backfilling.
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