Modelo social de relevância para opiniões.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20052015-155245/ |
Resumo: | Esta tese apresenta um modelo de relevância de opinião genérico e independente de domínio para usuários de Redes Sociais. O Social Opinion Relevance Model (SORM) é capaz de estimar a relevância de uma opinião com base em doze parâmetros distintos. Comparado com outros modelos, a principal característica que distingue o SORM é a sua capacidade para fornecer resultados personalizados de relevância de uma opinião, de acordo com o perfil da pessoa para a qual ela está sendo estimada. Devido à falta de corpus de relevância de opiniões capazes de testar corretamente o SORM, fez-se necessária a criação de um novo corpus chamado Social Opinion Relevance Corpus (SORC). Usando o SORC, foram realizados experimentos no domínio de jogos eletrônicos que ilustram a importância da personalização da relevância para alcançar melhores resultados, baseados em métricas típicas de Recuperação de Informação. Também foi realizado um teste de significância estatística que reforça e confirma as vantagens que o SORM oferece. |
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Modelo social de relevância para opiniões.S.O.R.M.: Social Opinion Relevance Model.Information retrievalMineração de opiniãoOpinion miningOpinion relevancePesquisa socialRecuperação de informaçãoRelevância da opiniãoSocial searchEsta tese apresenta um modelo de relevância de opinião genérico e independente de domínio para usuários de Redes Sociais. O Social Opinion Relevance Model (SORM) é capaz de estimar a relevância de uma opinião com base em doze parâmetros distintos. Comparado com outros modelos, a principal característica que distingue o SORM é a sua capacidade para fornecer resultados personalizados de relevância de uma opinião, de acordo com o perfil da pessoa para a qual ela está sendo estimada. Devido à falta de corpus de relevância de opiniões capazes de testar corretamente o SORM, fez-se necessária a criação de um novo corpus chamado Social Opinion Relevance Corpus (SORC). Usando o SORC, foram realizados experimentos no domínio de jogos eletrônicos que ilustram a importância da personalização da relevância para alcançar melhores resultados, baseados em métricas típicas de Recuperação de Informação. Também foi realizado um teste de significância estatística que reforça e confirma as vantagens que o SORM oferece.This thesis presents a generic and domain independent opinion relevance model for Social Network users. The Social Opinion Relevance Model (SORM) is able to estimate an opinions relevance based on twelve different parameters. Compared to other models, SORMs main distinction is its ability to provide customized results, according to whom the opinion relevance is being estimated for. Due to the lack of opinion relevance corpora that are able to properly test our model, we have created a new one called Social Opinion Relevance Corpus (SORC). Using SORC, we carried out some experiments on the Electronic Games domain that illustrate the importance of customizing opinion relevance in order to achieve better results, based on typical Information Retrieval metrics, such as NDCG, QMeasure and MAP. We also performed a statistical significance test that reinforces and corroborates the advantages that SORM offers.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSichman, Jaime SimãoLima, Allan Diego Silva2014-10-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20052015-155245/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-09T12:55:58Zoai:teses.usp.br:tde-20052015-155245Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-09T12:55:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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