Identificação e propagação de temas em redes sociais

• Autor(a) principal: Klinczak, Marjori Naiele Mocelin
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2304
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Mineração de dados (Computação); Mineração de uso da Web; Redes sociais on-line; Computação; Data mining; Web usage mining; Online social networks; Computer science; Ciência da Computação

Os últimos anos foram marcados pelo surgimento de diversas mídias sociais, desde o Orkut até o Facebook, assim como Twitter, Youtube, Google+ e tantos outros: cada um oferece novas funcionalidades como forma de atrair um maior número de usuários. Essas mídias sociais geram uma grande quantidade de dados, que se devidamente processados podem ser utilizados para se identificar tendências, padrões e mudanças. O objetivo deste trabalho é a descoberta dos principais temas abordados em uma rede social, caracterizados como agrupamentos de termos relevantes, restritos a determinado contexto e o estudo de sua evolução ao longo do tempo. Para tanto serão utilizados procedimentos fundamentados em Mineração de Dados e no Processamento de Textos. Em um primeiro momento são utilizadas técnicas de pré-processamento de textos com o objetivo de identificar os termos mais relevantes que aparecem nas mensagens textuais da rede social. Em seguida utilizam-se algoritmos clássicos de agrupamento - k-means, k-medoids, DBSCAN - e o recente NMF (Non-negative Matrix Factorization), para a identificação dos temas principais destas mensagens, caracterizados como agrupamentos de termos relevantes. A proposta foi avaliada sobre a rede Twitter, utilizando-se bases de tweets considerando diversos contextos. Os resultados obtidos evidenciam a viabilidade da proposta e sua aplicação na identificação de temas relevantes desta rede social.