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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2010.tde-20220712-124807
Document
Auteur
Nom complet
Rafael de Holanda Barroso
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2010
Directeur
Titre en portugais
Transformando dados em informação: estudos de caso com dados do Twitter e do SourceForge
Mots-clés en portugais
Recuperação Da Informação
Resumé en portugais
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
Titre en anglais
not available
Resumé en anglais
not available
 
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Date de Publication
2022-07-13
 
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