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Title: Detecção de comunidades de interesse em microblogs por meio de modelagem de tópicos.
Authors: Neves, Brayan Vilela Alves
metadata.dc.contributor.advisor: Ferreira, Anderson Almeida
Keywords: Comunidade - interesses coletivos
Modelagem de informações - análise de tópicos
Probabilidades - modelagem de tópicos
Issue Date: 2016
metadata.dc.contributor.referee: Ferreira, Anderson Almeida
Merschmann, Luiz Henrique de Campos
Rocha, Leonardo Chaves Dutra
Ferreira, Anderson Almeida
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.
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.
metadata.dc.description.abstracten: Social networks have become important sources for studying, since they contain informa- tion related with tastes, interests, desires and opinions provide by their users. Grouping these users in communities of interests is an important task when we want for study, how a group of people with a common interest think about a subject. In this work, we propose MDCoI (Method to Detect Communities of Interests), an unsupervised method based on topic modeling to cluster microblog users in communities of interests, using only the texts published by the users. The MDCoI performs in 4 steps. The first step is responsible for collecting data (publications) to be processed. The second step is responsible for pre- processing the publications. The third step uses topic modeling and groups publications with similar topic distributions. And, finally, the fourth step is responsible for grouping users with common interests using the groups provide by the previous step. The third step of MDCoI is compared with the RepLab2014 Challenge winner, obtaining significant gains. A qualitative evaluation performed on the MDCoI final result shows consistent with the work purpose. The MDCoI result facilitates the work of social network analysts, since such analysts only need to identify the subject/interest of each provided community.
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.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/7601
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 20/02/2017 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado (Dissertações)

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