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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.3.2014.tde-20052015-155245
Documento
Autor
Nombre completo
Allan Diego Silva Lima
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2014
Director
Tribunal
Gomi, Edson Satoshi (Presidente)
Brandão, Anarosa Alves Franco
Carvalho, Ariadne Maria Brito Rizzoni
Lago, Alair Pereira do
Rezende, Solange Oliveira
Título en portugués
Modelo social de relevância para opiniões.
Palabras clave en portugués
Mineração de opinião
Pesquisa social
Recuperação de informação
Relevância da opinião
Resumen en portugués
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.
Título en inglés
S.O.R.M.: Social Opinion Relevance Model.
Palabras clave en inglés
Information retrieval
Opinion mining
Opinion relevance
Social search
Resumen en inglés
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.
 
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Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
TESE_ALLAN_LIMA.pdf (4.41 Mbytes)
Fecha de Publicación
2015-05-27
 
ADVERTENCIA: El material descrito abajo se refiere a los trabajos derivados de esta tesis o disertación. El contenido de estos documentos es responsabilidad del autor de la tesis o disertación.
  • LIMA, A. D. S., and Sichman, Jaime Simão. SORM: A Social Opinion Relevance Model. In 2014 IIEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2014), Warsaw, 2014. Proceedings of IEEE/WIC/ACM WI 2014., 2014.
  • LIMA, A. D. S., e SICHMAN, J. S. A model for opinion ranking. In VI Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e apliCa, Florianópolis, 2012. Anais do VI Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e apliCações., 2012.
  • LIMA, A. D. S., e SICHMAN, J. S. Uma Análise da Influência entre Blogs Baseada no Conceito de Memes. In 5o. Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (WTDIA 2010), São Bernardo do Campo, 2010. Anais do WTDIA 2010., 2010.
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