{"id":1243,"date":"2011-11-28T12:00:52","date_gmt":"2011-11-28T15:00:52","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=1243"},"modified":"2011-11-28T12:00:52","modified_gmt":"2011-11-28T15:00:52","slug":"banca-do-pcc-tiago-schenkel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/noticia\/banca-do-pcc-tiago-schenkel\/","title":{"rendered":"Banca do PCC: Tiago Schenkel"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n CURSO DE CI\u00caNCIA DA COMPUTA\u00c7\u00c3O<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es do Projeto de Conclus\u00e3o de Curso (2011\/2)<\/p>\n

Al\u00e9m dos filtros sociais: aprendizado de m\u00e1quina aplicado a personaliza\u00e7\u00e3o de fluxos de mensagens no Twitter
\npor
\nTiago Schenkel<\/p>\n

Banca:<\/strong>
\nProf. Ricardo Matsumura de Ara\u00fajo (orientador)
\nDjonatan Buss (co-orientador)
\nProf. Paulo Roberto Ferreira Jr
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar<\/p>\n

Data:<\/strong> 30 de novembro de 2011<\/p>\n

Hora:<\/strong> 16:00h<\/p>\n

Local:<\/strong> a definir<\/p>\n

Resumo do Trabalho:<\/strong><\/p>\n

Com a populariza\u00e7\u00e3o do uso das chamadas redes sociais virtuais, muitos tem se utilizado de tais ferramentas para expressar suas opini\u00f5es e compartilhar informa\u00e7\u00f5es, not\u00edcias e links com outras pessoas. O Twitter, site de microblogging inserido nesse contexto, permite o compartilhamento de mensagens curtas, de at\u00e9 140 caracteres, entre os seus usu\u00e1rios. A din\u00e2mica dessa ferramenta baseia-se na cria\u00e7\u00e3o de v\u00ednculos unilaterais entre seus usu\u00e1rios, onde cada usu\u00e1rio escolhe quem deseja seguir, ou seja, de quais contatos deseja receber as atualiza\u00e7\u00f5es postadas. Na perspectiva do usu\u00e1rio, ele visualiza todas as mensagens de quem est\u00e1 seguindo em sua timeline. O objetivo do presente trabalho \u00e9 o estudo de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina visando o emprego de algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o supervisionada que possam ser aplicados ao fluxo de mensagens no Twitter, com foco na timeline do usu\u00e1rio, de modo a classificar as mensagens recebidas de acordo com os interesses individuais, baseandose nos conceitos de relev\u00e2ncia e de import\u00e2ncia de cada um. O recurso de Caixa Priorit\u00e1ria do Gmail e a funcionalidade de Not\u00edcias Priorit\u00e1rias do Facebook s\u00e3o exemplos de aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas de tais filtros por relev\u00e2ncia. No entanto, diferentemente desses servi\u00e7os, as mensagens postadas no Twitter s\u00e3o mensagens curtas, o que o que limita a quantidade de informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis. Para testar a hip\u00f3tese de cria\u00e7\u00e3o desse filtro, o trabalho foca no estudo dos algoritmos Na\u00efve Bayes e Fisher, que comumente s\u00e3o empregados na tarefa de classifica\u00e7\u00e3o de texto. Tais algoritmos s\u00e3o testados frente a 3 conjuntos de atributos, sendo que o primeiro considera somente o texto do tweet e os outros dois consideram, al\u00e9m do texto, outras informa\u00e7\u00f5es sociais. Ao final, compara-se o desempenho dos algoritmos testados para se concluir qual obteve o melhor desempenho. Ainda, verifica-se se os atributos sociais considerados influenciaram no desempenho geral dos algoritmos testados.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/nopcc\/doku.php?id=bancas:2011_2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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