Modelo assistente para classificação de dados provenientes de redes sociais: um estudo de caso com dados do twitter

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dc.contributor.advisor1Oliveira, Elias Silva de
dc.contributor.authorBasoni, Henrique Gomes
dc.contributor.referee1Prudencio, Ricardo Bastos Cavalcante
dc.contributor.referee2Ciarelli, Patrick Marques
dc.contributor.referee3Boeres, Maria Claudia Silva
dc.date.accessioned2016-08-29T15:33:21Z
dc.date.available2016-07-11
dc.date.available2016-08-29T15:33:21Z
dc.date.issued2015-04-14
dc.description.abstractSince its inception, virtual social networks like Twitter have reached exorbitant amount of users worldwide, making it an immeasurable potential environment for social research, economic, cultural and etc. Increasingly researchers have turned their attention to the great mass of data generated daily in this environment. However, handling large amounts of data is a costly task when performed manually. The objective of this research is to propose a set of tools and methodology that it can reduce the human effort spent in the organization of large masses of data from social networks. To achieve this goal, we propose an iterative work model that makes the most of existing knowledge in a small amount of data manually analyzed by experts. The working model combines information retrieval techniques such as classification and clustering algorithms in order to make the result of the most similar process to what the expert would get if carried out completely manually. The proposed model was put to the test with use of two sets of extracted data from Twitter and manually classified before this research. The results were promising.eng
dc.description.resumoDesde seu surgimento as redes sociais virtuais como Twitter têm alcançado exorbitante quantidade de usuários em todo o mundo, tornando-se um ambiente de imensurável potencial para pesquisas sociais, econômicas, culturais e etc. Cada vez mais pesquisadores têm voltado sua atenção para a grande massa de dados gerada diariamente nesse meio. Entretanto, lidar com grandes quantidades de dados é uma tarefa custosa quando realizada manualmente. O objetivo desta pesquisa é propor um conjunto de ferramentas e metodologia tal que possa diminuir o esforço humano gasto na organização de grandes massas de dados provenientes de redes sociais. Para atingir tal objetivo é proposto um modelo de trabalho iterativo, que explora ao máximo o conhecimento existente em uma pequena porção de dados manualmente analisada por especialistas. O modelo de trabalho combina técnicas de recuperação de informação como algoritmos de classificação e agrupamento com objetivo de tornar o resultado do processo mais parecido ao que o especialista obteria caso o realiza-se completamente manualmente. O modelo proposto foi colocado a prova com uso de dois conjuntos de dados extraídos do Twitter e manualmente classificado muito antes da realização desta pesquisa. Os resultados mostraram-se promissores.
dc.formatText
dc.identifier.citationBASONI, Henrique Gomes. Modelo assistente para classificação de dados provenientes de redes sociais: um estudo de caso com dados do twitter. 2015. 81 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2015.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/4282
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Informática
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática
dc.rightsopen access
dc.subjectSocial networkseng
dc.subjectInformation retrievaleng
dc.subjectLearningeng
dc.subjectAlgorithmeng
dc.subjectModeleng
dc.subjectModelopor
dc.subject.br-rjbnTwitter (Rede social on-line)
dc.subject.br-rjbnRedes sociais on-line
dc.subject.br-rjbnRecuperação da informação
dc.subject.br-rjbnAlgoritmos
dc.subject.br-rjbnAprendizado do computador
dc.subject.br-rjbnModelos e construção de modelos
dc.subject.cnpqCiência da Computação
dc.subject.udc004
dc.titleModelo assistente para classificação de dados provenientes de redes sociais: um estudo de caso com dados do twitter
dc.typemasterThesis
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