Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Neves, Ana Luiza Santos
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13915
Resumo: Este projeto tem como finalidade unir técnicas de mineração de texto a métodos de classificação de dados e aplicá-los em um banco de reviews de peças de roupa compradas pela internet. O objetivo central do estudo é identificar peças com recomendações positivas e negativas a partir do texto escrito pelo consumidor ao descrever a peça. Para tal, foram realizados procedimentos a fim de transformar o banco textual em um banco numérico e, após realizado isso, foram utilizados dois métodos para classificar os dados: Análise de Conglomerado e Random Forest. Enquanto a análise de conglomerado encontrou muita dificuldade em classificar os documentos, o método Random Forest foi mais bem sucedido na tarefa, apresentando acurácia em torno de 70%
id UFF-2_9ca223e9f33a18d18d3000046ec0fa8c
oai_identifier_str oai:app.uff.br:1/13915
network_acronym_str UFF-2
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
repository_id_str 2120
spelling Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtosMineração de textoRandom forestAnálise de conglomeradoReviewsE-commerceMachine learningMineração de textoComércio eletrônicoEste projeto tem como finalidade unir técnicas de mineração de texto a métodos de classificação de dados e aplicá-los em um banco de reviews de peças de roupa compradas pela internet. O objetivo central do estudo é identificar peças com recomendações positivas e negativas a partir do texto escrito pelo consumidor ao descrever a peça. Para tal, foram realizados procedimentos a fim de transformar o banco textual em um banco numérico e, após realizado isso, foram utilizados dois métodos para classificar os dados: Análise de Conglomerado e Random Forest. Enquanto a análise de conglomerado encontrou muita dificuldade em classificar os documentos, o método Random Forest foi mais bem sucedido na tarefa, apresentando acurácia em torno de 70%Kubrusly, Jessica QuintanilhaSantos, Hugo Henrique Kegler dosJacobson, Ludmilla da Silva VianaNeves, Ana Luiza Santos2020-06-15T16:44:21Z2020-06-15T16:44:21Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfNEVES, Ana Luiza Santos. Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos. 2019. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)-Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, 2019.https://app.uff.br/riuff/handle/1/13915http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2021-09-23T18:52:17Zoai:app.uff.br:1/13915Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:03:05.227699Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
dc.title.none.fl_str_mv Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
title Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
spellingShingle Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
Neves, Ana Luiza Santos
Mineração de texto
Random forest
Análise de conglomerado
Reviews
E-commerce
Machine learning
Mineração de texto
Comércio eletrônico
title_short Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
title_full Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
title_fullStr Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
title_full_unstemmed Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
title_sort Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos
author Neves, Ana Luiza Santos
author_facet Neves, Ana Luiza Santos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Kubrusly, Jessica Quintanilha
Santos, Hugo Henrique Kegler dos
Jacobson, Ludmilla da Silva Viana
dc.contributor.author.fl_str_mv Neves, Ana Luiza Santos
dc.subject.por.fl_str_mv Mineração de texto
Random forest
Análise de conglomerado
Reviews
E-commerce
Machine learning
Mineração de texto
Comércio eletrônico
topic Mineração de texto
Random forest
Análise de conglomerado
Reviews
E-commerce
Machine learning
Mineração de texto
Comércio eletrônico
description Este projeto tem como finalidade unir técnicas de mineração de texto a métodos de classificação de dados e aplicá-los em um banco de reviews de peças de roupa compradas pela internet. O objetivo central do estudo é identificar peças com recomendações positivas e negativas a partir do texto escrito pelo consumidor ao descrever a peça. Para tal, foram realizados procedimentos a fim de transformar o banco textual em um banco numérico e, após realizado isso, foram utilizados dois métodos para classificar os dados: Análise de Conglomerado e Random Forest. Enquanto a análise de conglomerado encontrou muita dificuldade em classificar os documentos, o método Random Forest foi mais bem sucedido na tarefa, apresentando acurácia em torno de 70%
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2020-06-15T16:44:21Z
2020-06-15T16:44:21Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv NEVES, Ana Luiza Santos. Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos. 2019. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)-Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, 2019.
https://app.uff.br/riuff/handle/1/13915
identifier_str_mv NEVES, Ana Luiza Santos. Mineração de texto aplicada a um banco de reviews de produtos. 2019. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)-Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, 2019.
url https://app.uff.br/riuff/handle/1/13915
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
CC-BY-SA
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
CC-BY-SA
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)
instacron:UFF
instname_str Universidade Federal Fluminense (UFF)
instacron_str UFF
institution UFF
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)
repository.mail.fl_str_mv riuff@id.uff.br
_version_ 1811823645855580160

Registros relacionados