Mineração de textos: um estudo de caso com dados do Twitter

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cruz, Carla Cristina Passos
Data de Publicação: 2017
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/1/14413
Resumo: No trabalho, realizamos um estudo de caso em Mineração de Textos com dados do Twitter. Foram extraídos 750 (setecentos e cinquenta) textos de 15 (quinze) contas, divididas em 5 (cinco) temas: esportes, política, moda, viagem e turismo e ciência e tecnologia. Para isso, foi utilizada a Análise de Conglomerados e o método adotado foi o hierárquico de Ward. Como resultado foram encontrados 13 (treze) conglomerados. Observou-se que a grande maioria dos conglomerados ficou com textos de um único tema e apenas 2 (dois) deles apresentaram textos em temas variados. Toda a análise foi feita utilizando o software R
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