Detecção de comunidades de interesse em microblogs por meio de modelagem de tópicos.
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Date
2016
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Abstract
Atualmente, redes sociais se tornaram grandes fontes de estudos, pois, com elas, é possível
encontrar uma gama de informação relacionada a gostos, interesses, desejos e opiniões de seus usuários. O agrupamento desses usuários em comunidades de interesses é uma importante tarefa, quando se deseja estudar a forma de pensar de grupos de pessoas com um mesmo interesse em relação a um assunto. Neste trabalho, é proposto o MDCoI (Método de Detecção de Comunidades de Interesses), um método não supervisionado baseado em modelagem de tópicos para fazer o agrupamento de usuários de microblogs em comunidades de interesses, a partir somente dos textos publicados pelos usuários. O MDCoI opera em 4 passos. O primeiro passo é responsável pela coleta dos dados (publicações) a serem processados. O segundo passo é responsável pelo pré-processamento das publicações. O terceiro passo usa modelagem de tópicos para agrupar publicações com distribuição de tópicos semelhantes. E, o quarto passo é responsável por agrupar usuários com interesses em comum, usando os grupos de publicações do passo anterior. O terceiro passo do MDCoI é comparado ao vencedor do desafio do RepLab2014, com ganhos significativos para o MDCoI, e, para o quarto passo, é feita uma avaliação qualitativa de seu resultado, onde verificou-se consistente com o objetivo do trabalho. O resultado do MDCoI facilita o trabalho do analista de redes, visto que este necessita apenas identificar
o assunto/interesse de cada comunidade produzida.
Description
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Comunidade - interesses coletivos, Modelagem de informações - análise de tópicos, Probabilidades - modelagem de tópicos
Citation
NEVES, Brayan Vilela Alves. Detecção de comunidades de interesse em microblogs por meio de modelagem de tópicos. 2016. 64 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2016.