Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/6345| Tipo: | 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 |
| Orientador: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Redes sociais Processamento de linguagem natural Aprendizado computacional |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 17-Dez-2018 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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