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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2010.tde-20220712-124807
Document
Author
Full name
Rafael de Holanda Barroso
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2010
Supervisor
Title in Portuguese
Transformando dados em informação: estudos de caso com dados do Twitter e do SourceForge
Keywords in Portuguese
Recuperação Da Informação
Abstract in Portuguese
Grandes quantidades de dados são geradas a cada segundo. Sensores capturando dados de saúde de um paciente, servidores registrando os interesses de usuários em lojas virtuais, sismógrafos medindo a menor vibração do solo. Entretanto, esses dados brutos podem ser utilizados somente se soubermos como interpretá-los. Nesse contexto, mineração de dados se tornou indispensável para extrair informações importantes a partir de dados. Nesse trabalho, estudamos um problema e resolvemos outros dois. Estudamos o TrendFinder, um paradigma para descobrir tendências em séries temporais que organiza o processo de mineração de dados em passos. Estudando a área de inteligência coletiva, realizamos alguns experimentos. No primeiro, usamos dados temporais da lista pública do Twitter, tentamos detectar tendências relacionadas a eventos populares. Em seguida, mudamos para o problema da classificação de textos, classificando aplicações disponíveis no SourceForge através do seu código-fonte. Através de vários experimentos, buscamos informações que possam nos ajudar a encontrar relações entre o código-fonte das aplicações e suas respectivas categorias fundamentais. Em ambos os casos, chegamos a resultados interessantes
Title in English
not available
Abstract in English
not available
 
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Publishing Date
2022-07-13
 
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