Pantheon Repositorio Institucional
Recopila, preserva y difundi la producción académica digital en todas las áreas del conocimiento.
Comprende los activos del repositorio, además de tesis y disertaciones en la UFRJ, artículos científicos, libros electrónicos, capítulos de libros y trabajos presentados en eventos para los profesores, investigadores, personal administrativo y estudiantes de maestría y doctorado.
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/11422/6345| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Estudo sobre aplicação de aprendizado de máquina para identificação de assaltos através de informações do twitter |
| Autor(es)/Inventor(es): | Almeida, Thais Luca Marques de |
| Tutor: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Resumen: | 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. |
| Materia: | Redes sociais Processamento de linguagem natural Aprendizado computacional |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
| Unidade de producción: | Instituto de Computação |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 17-dic-2018 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| TLMAlmeida.pdf | 845.1 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.