Estudo sobre aplicação de aprendizado de máquina para identificação de assaltos através de informações do twitter

Almeida, Thais Luca Marques de

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/6345

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Silva, João Carlos Pereira da	-
dc.contributor.author	Almeida, Thais Luca Marques de	-
dc.date.accessioned	2019-02-04T12:14:33Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:58Z	-
dc.date.issued	2018-12-17	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/6345	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Redes sociais	pt_BR
dc.subject	Processamento de linguagem natural	pt_BR
dc.subject	Aprendizado computacional	pt_BR
dc.title	Estudo sobre aplicação de aprendizado de máquina para identificação de assaltos através de informações do twitter	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/9413102524215939	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/1787527911799919	pt_BR
dc.contributor.referee1	Lopes, Giseli Rabello	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/9439416101626260	pt_BR
dc.contributor.referee2	Faria, Fabrício Firmino de	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/9994062739448952	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
TLMAlmeida.pdf		845.1 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record Recommend this item View Statistics

Pantheon Institutional repository