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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2010.tde-20220712-124807
Documento
Autor
Nome completo
Rafael de Holanda Barroso
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2010
Orientador
Título em português
Transformando dados em informação: estudos de caso com dados do Twitter e do SourceForge
Palavras-chave em português
Recuperação Da Informação
Resumo em português
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
Título em inglês
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Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2022-07-13
 
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