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http://hdl.handle.net/11422/6345| Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Title: | Estudo sobre aplicação de aprendizado de máquina para identificação de assaltos através de informações do twitter |
| Author(s)/Inventor(s): | Almeida, Thais Luca Marques de |
| Advisor: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Abstract: | O Twitter é uma plataforma de serviço de microblogging que tem chamado a atenção de diversos pesquisadores graças ao grande volume de dados que são gerados diariamente. Nesta plataforma, usuários enviam e recebem mensagens, chamadas tweets, de até 280 caracteres em tempo real. Por causa da sua popularização e do aumento da violência no estado do Rio de Janeiro, muitos usuários utilizam o serviço para relatar assaltos, em uma forma de tentar proteger uns aos outros. Neste trabalho, o objetivo é criar um sistema que fornece um mapeamento dos bairros do Rio de Janeiro com o maior número de denúncias de assalto segundo informações coletadas do Twitter. Para selecionar os tweets que contêm informações de assaltos, são utilizados filtros de busca por palavras-chave e outros que garantem que os textos foram postados na cidade ou em locais próximos. Após a coleta dos dados, foram aplicadas técnicas de processamento de linguagem natural para melhorar a qualidade dos mesmos. Além disso, foram investigados métodos de aprendizados para treinar classificadores que identifiquem se um tweet relata ou não um assalto. Como todos os métodos a serem testados utilizam regressão, foi necessário representar esses dados numericamente e a forma de representação escolhida foi a Ponderação TF-IDF. Durante o experimento, foi investigado o desempenho de três métodos, a partir de uma base anotada utilizada para treinamento e validação, são eles: SVM, Naive Bayes e Redes Neurais Artificiais. |
| Keywords: | Redes sociais Processamento de linguagem natural Aprendizado computacional |
| Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
| Production unit: | Instituto de Computação |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Issue Date: | 17-Dec-2018 |
| Publisher country: | Brasil |
| Language: | por |
| Right access: | Acesso Aberto |
| Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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