Este trabalho tem o objetivo de discutir conceitos, desafios e perspectivas relacionados à aplicação de tecnologias de automação e informação em minas subterrâneas. Exemplos de aplicação contextualizam técnicas e tecnologias atuais de lavra, suas tendências de evolução para o futuro e a interação com aspectos humanos, operacionais e gerenciais. Dados coletados, referentes a indicadores de produtividade e confiabilidade, são utilizados para um estudo sobre a utilização de um jumbo de perfuração computadorizado nas operações de desenvolvimento e produção de uma mina subterrânea no Brasil. Uma série de desafios devem ser considerados para que sistemas computadorizados embarcados em conjunto com infraestrutura de tecnologia da informação se tornem parte da estratégia operacional. Gestores devem efetivamente adaptar as organizações a novos padrões de segurança, eficiência operacional e gestão integrada da informação. A padronização de interfaces deve ser aceita como premissa básica para a integração de processos. / This study aims to discuss the concepts, challenges and perspectives related to automation and information technologies application in underground mines. Application examples contextualize current mining techniques and technology, future evolution and the interaction with human, operational and management aspects. Productivity and reliability data collected are used to study the utilization of a computerized drilling jumbo for development and production operations in an underground mine in Brazil. A series of challenges must be considered for onboard electronic systems combined with information technology infrastructure become part of the operational strategy. Leaders must effectively manage to adapt organizations to new standards. It is evident the value-added operation with all the benefits related to safety, operational efficiency and integrated information management. Interface standardization must be accepted as a basic premise for process integration.

A finalidade das áreas verdes é oferecer, à população dos grandes centros urbanos, oportunidades de lazer, recreação, bem-estar, aumentando, assim, sua qualidade de vida e seu contato com a natureza. O aumento do índice de áreas verdes nas cidades, expresso pela metragem quadrada de espaços livres de uso público em relação à sua população absoluta, induz a diversas manifestações sociais e culturais e amplia a integração da comunidade, inibindo o uso de tempo e energia com atividades danosas à sociedade, inclusive a violência. A recuperação e reabilitação das áreas degradadas pela mineração tornaram-se obrigatoriedade legal, a partir de 1988, com o advento da atual Constituição Brasileira. A existência de diversos sítios degradados nas áreas urbanas dos municípios, resultantes da extração mineral, constituindo espaços livres abandonados e a necessidade de cumprimento da legislação, incentiva a ocupação de tais locais por áreas verdes. A redestinação destes locais degradados pela mineração, em áreas verdes públicas, é uma das alternativas mais eficientes em aumentar o índice de áreas verdes das grandes cidades e ampliar suas opções de lazer. Com o objetivo de aliar o cumprimento da legislação vigente sobre recuperação de áreas degradadas, com as funções primordiais da criação de áreas verdes, foram analisados três casos de áreas verdes públicas paulistas, que outrora foram mineradas para a extração de materiais aproveitados na construção civil e utilizaram o mesmo método de lavra. Os locais escolhidos para estudo foram o Parque Luiz Roberto Jábali, o Parque do Varvito e a Praça Dr. Ulisses Guimarães, localizados, respectivamente, nos Municípios de Ribeirão Preto, Itu e Campinas. O método de pesquisa utilizado foi o de estudo de caso. A parte teórica do trabalho consistiu no levantamento de dados bibliográficos regionais e locais sobre as áreas de estudo. A parte prática consistiu no levantamento de dados em campo sobre a situação atual de cada uma das áreas verdes estudadas, através de visitas técnicas para coleta dos dados primários, por meio da comunicação e da observação direta sistemática. A manutenção do Parque Prefeito Luiz Roberto Jábali foi considerada altamente positiva. O local cumpre as funções primordiais de uma área verde, além de contribuir para o aumento do índice de áreas verdes do Município de Ribeirão Preto. O Parque do Varvito apresenta algumas benfeitorias mal conservadas, porém cumpre suas funções culturais e paisagísticas, elevando, também, o índice de áreas verdes do Município. A Praça Dr. Ulisses Guimarães encontra-se abandonada pela Prefeitura Municipal de Campinas e, embora eleve o índice de áreas verdes do Município, não atinge os objetivos básicos de uma área verde municipal. Os sítios urbanos degradados pela mineração são potenciais opções de aumento do índice de áreas verdes num determinado Município. Contudo, somente atingirão tais funções, contemplando bemestar, lazer e recreação à população, quando a conservação e a manutenção forem bem conduzidas pelas políticas governamentais de gestão e fiscalizadas pela comunidade. / The purpose of a green area or public park is to offer the population of large urban centers an area where they can enjoy leisure and recreation, thus increasing their quality of life and contact with nature. The ratio of green in a city, expressed by the area of public space such as parks divided by the population, is linked to numerous social and cultural manifestations and increases community integration, inhibiting the use of time and energy with activities that can be considered harmful to society, including violence. The recovery and rehabilitation of areas degraded by mining are required by law since 1988, after the promulgation of the Brazilian Constitution. The fact that there is a great number of sites in cities’ urban areas that have been degraded as a result of mineral extraction and later become public areas covered by vegetation, has led to making public parks a common alternative when recovering an area, especially because of legal requirements. It is one of the most efficient alternatives when it comes to increasing green areas and leisure spots. It was with the objective of joining compliance with the current legislation on rehabilitation of degraded areas with the basic functions of increasing the number of green areas, that three such areas were analyzed; all in the State of São Paulo and all formerly mined for construction material using the same extraction procedures. The areas chosen for the study were the Parque Luiz Roberto Jábali, the Parque do Varvito and the Praça Dr. Ulisses Guimarães, located respectively in the Municipalities of Ribeirão Preto, Itu and Campinas. The survey method used was the case study. The theoretical aspect of the study consisted in finding local and regional bibliographical data on the areas. The practical aspect consisted in gathering field data on the current situation of each one studied, by means of conducting technical visits for primary data collection through direct and systematic observation. Maintenance of the Parque Prefeito Luiz Roberto Jábali was considered very positive. The location achieves the primary purposes of a green area, and also makes a contribution to the ratio of green in the Municipality of Ribeirão Preto. The Parque do Varvito presents a few positive aspects as far as what it offers, but maintenance has been fairly poor. It does, nonetheless, carry out its cultural and landscaping functions, also helping the ratio of green. The Praça Dr. Ulisses Guimarães has been abandoned by the Municipal Authorities and contributes only to the green area in Campinas, not achieving the primary goals of a Municipal green area. The recovery of a degraded mining is an option for increasing the area of green in a given Municipality; it will, however, only fulfill the purposes of urban green areas, i.e. to increase overall well-being of the population by offering leisure and recreation, when it is duly preserved and maintained with help from government policies and the community.

Este trabalho de mestrado insere-se no contexto do projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), sendo desenvolvida no Laboratório de Inteligência Computacional do ICMC-USP. A ferramenta foi proposta para recuperar, organizar e minerar grandes conjuntos de documentos científicos (na área de computação). Nesse contexto, faz-se necessário um repositório de artigos para a FIP. Ou seja, um Data Warehouse que armazene e integre todas as informações extraídas dos documentos recuperados de diferentes páginas pessoais, institucionais e de repositórios de artigos da Web. Para suportar o processamento analítico on-line (OLAP) das informações e facilitar a ?mineração? desses dados é importante que os dados estejam armazenados apropriadamente. Dessa forma, o trabalho de mestrado teve como objetivo principal projetar um Data Warehouse (DW) para a ferramenta FIP e, adicionalmente, realizar experimentos com técnicas de mineração e Aprendizado de Máquina para automatizar o processo de indexação das informações e documentos armazenados no data warehouse (descoberta de tópicos). Para as consultas multidimensionais foram construídos data marts de forma a permitir aos pesquisadores avaliar tendências e a evolução de tópicos de pesquisa / This dissertation is related to the project of an Intelligent Tool for Research Supporting (FIP), being developed at the Laboratory of Computational Intelligence at ICMC-USP. The tool was proposed to retrieve, organize, and mining large sets of scientific documents in the field of computer science. In this context, a repository of articles becomes necessary, i.e., a Data Warehouse that integrates and stores all extracted information from retrieved documents from different personal and institutional web pages, and from article repositories. Data appropriatelly stored is decisive for supporting online analytical processing (OLAP), and ?data mining? processes. Thus, the main goal of this MSc research was design the FIP Data Warehouse (DW). Additionally, we carried out experiments with Data Mining and Machine Learning techniques in order to automatize the process of indexing of information and documents stored in the data warehouse (Topic Detection). Data marts for multidimensional queries were designed in order to facilitate researchers evaluation of research topics trend and evolution

A time series is a time-ordered dataset. Due to its ubiquity, time series analysis is interesting for many scientific fields. Time series data mining is a research area that is intended to extract information from these time-related data. To achieve it, different models are used to describe series and search for patterns. One approach for modeling temporal data is by using complex networks. In this case, temporal data are mapped to a topological space that allows data exploration using network techniques. In this thesis, we present solutions for time series data mining tasks using complex networks. The primary goal was to evaluate the benefits of using network theory to extract information from temporal data. We focused on three mining tasks. (1) In the clustering task, we represented every time series by a vertex and we connected vertices that represent similar time series. We used community detection algorithms to cluster similar series. Results show that this approach presents better results than traditional clustering results. (2) In the classification task, we mapped every labeled time series in a database to a visibility graph. We performed classification by transforming an unlabeled time series to a visibility graph and comparing it to the labeled graphs using a distance function. The new label is the most frequent label in the k-nearest graphs. (3) In the periodicity detection task, we first transform a time series into a visibility graph. Local maxima in a time series are usually mapped to highly connected vertices that link two communities. We used the community structure to propose a periodicity detection algorithm in time series. This method is robust to noisy data and does not require parameters. With the methods and results presented in this thesis, we conclude that network science is beneficial to time series data mining. Moreover, this approach can provide better results than traditional methods. It is a new form of extracting information from time series and can be easily extended to other tasks. / Séries temporais são conjuntos de dados ordenados no tempo. Devido à ubiquidade desses dados, seu estudo é interessante para muitos campos da ciência. A mineração de dados temporais é uma área de pesquisa que tem como objetivo extrair informações desses dados relacionados no tempo. Para isso, modelos são usados para descrever as séries e buscar por padrões. Uma forma de modelar séries temporais é por meio de redes complexas. Nessa modelagem, um mapeamento é feito do espaço temporal para o espaço topológico, o que permite avaliar dados temporais usando técnicas de redes. Nesta tese, apresentamos soluções para tarefas de mineração de dados de séries temporais usando redes complexas. O objetivo principal foi avaliar os benefícios do uso da teoria de redes para extrair informações de dados temporais. Concentramo-nos em três tarefas de mineração. (1) Na tarefa de agrupamento, cada série temporal é representada por um vértice e as arestas são criadas entre as séries de acordo com sua similaridade. Os algoritmos de detecção de comunidades podem ser usados para agrupar séries semelhantes. Os resultados mostram que esta abordagem apresenta melhores resultados do que os resultados de agrupamento tradicional. (2) Na tarefa de classificação, cada série temporal rotulada em um banco de dados é mapeada para um gráfico de visibilidade. A classificação é realizada transformando uma série temporal não marcada em um gráfico de visibilidade e comparando-a com os gráficos rotulados usando uma função de distância. O novo rótulo é dado pelo rótulo mais frequente nos k grafos mais próximos. (3) Na tarefa de detecção de periodicidade, uma série temporal é primeiramente transformada em um gráfico de visibilidade. Máximos locais em uma série temporal geralmente são mapeados para vértices altamente conectados que ligam duas comunidades. O método proposto utiliza a estrutura de comunidades para realizar a detecção de períodos em séries temporais. Este método é robusto para dados ruidosos e não requer parâmetros. Com os métodos e resultados apresentados nesta tese, concluímos que a teoria da redes complexas é benéfica para a mineração de dados em séries temporais. Além disso, esta abordagem pode proporcionar melhores resultados do que os métodos tradicionais e é uma nova forma de extrair informações de séries temporais que pode ser facilmente estendida para outras tarefas.

Mineração de processos é um novo campo de pesquisa que liga mineração de dados e gestão de processos de negócio. A mineração de processos segue a premissa de que existe um processo desconhecido em um determinado contexto, e que ao analisar os traços do seu comportamento, com o auxílio da mineração de dados, é possível descobrir o modelo do processo. No entanto, processos de negócio realistas são difíceis de minerar por causa do excesso de comportamento registrado nos logs. Esses processos não estruturados, apesar de complexos, possuem um potencial grande para melhoria, sendo que as abordagens atuais de mineração de processos para esse contexto ainda provém pouco suporte à gestão. Este trabalho de pesquisa de mestrado visou aplicar técnicas computacionais evolutivas na mineração de modelos de processo, usando algoritmos genéticos para descobrir automaticamente modelos de processos não estruturados visando dar suporte à gestão organizacional de processos. Uma revisão da literatura foi realizada para auxiliar a proposição de uma nova abordagem focada na descoberta de modelos de processos não estruturados. A abordagem proposta introduz novas fórmulas de cálculo das métricas de completude e precisão baseadas nas informações de transições entre atividades, reorganizadas por meio de uma estrutura de matriz criada neste trabalho. A abordagem introduz também o uso de operadores genéticos e estratégias de fluxo evolutivo ainda não implementados na literatura relativa a algoritmos genéticos na descoberta de processos. Análises da parametrização da abordagem proposta, bem como os modelos de processos resultantes, indicam que a abordagem é eficaz na mineração de modelos de processos melhores a partir de amostras de um log não estruturado / Process mining is a new field of research that links data mining and business process management. Process mining follows the premise that there is an unknown process in a given context, and by analyzing the traces of its behavior, with the help of data mining, the process model can be discovered. However, realistic business processes are difficult to mine because of excessive behavior recorded in the logs. These unstructured processes, despite being complex, hold great potential for improvement, and the current process mining approaches for that context yet provide little support for management. This masters research project aims to apply evolutionary computational techniques in process mining, using genetic algorithms to automatically discover unstructured process models in order to support process management in organizations. A literature review was carried out to support the proposition of a new approach focused on the discovery of unstructured process models. The proposed approach introduces new formulas for calculating completeness and precision metrics, based on the information of transitions between activities that are reorganized through a matrix structure created in this work. The approach also introduces the use of genetic operators and evolutionary flow strategies not yet implemented in the literature regarding genetic algorithms in process discovery. Analyzes of the parameterization of the proposed approach, as well as the resulting process models, indicate that the approach is effective in mining better process models from samples of a unstructured log

Mineração de processos é um novo campo de pesquisa que liga mineração de dados e gestão de processos de negócio. A mineração de processos segue a premissa de que existe um processo desconhecido em um determinado contexto, e que ao analisar os traços do seu comportamento, com o auxílio da mineração de dados, é possível descobrir o modelo do processo. No entanto, processos de negócio realistas são difíceis de minerar por causa do excesso de comportamento registrado nos logs. Esses processos não estruturados, apesar de complexos, possuem um potencial grande para melhoria, sendo que as abordagens atuais de mineração de processos para esse contexto ainda provém pouco suporte à gestão. Este trabalho de pesquisa de mestrado visou aplicar técnicas computacionais evolutivas na mineração de modelos de processo, usando algoritmos genéticos para descobrir automaticamente modelos de processos não estruturados visando dar suporte à gestão organizacional de processos. Uma revisão da literatura foi realizada para auxiliar a proposição de uma nova abordagem focada na descoberta de modelos de processos não estruturados. A abordagem proposta introduz novas fórmulas de cálculo das métricas de completude e precisão baseadas nas informações de transições entre atividades, reorganizadas por meio de uma estrutura de matriz criada neste trabalho. A abordagem introduz também o uso de operadores genéticos e estratégias de fluxo evolutivo ainda não implementados na literatura relativa a algoritmos genéticos na descoberta de processos. Análises da parametrização da abordagem proposta, bem como os modelos de processos resultantes, indicam que a abordagem é eficaz na mineração de modelos de processos melhores a partir de amostras de um log não estruturado / Process mining is a new field of research that links data mining and business process management. Process mining follows the premise that there is an unknown process in a given context, and by analyzing the traces of its behavior, with the help of data mining, the process model can be discovered. However, realistic business processes are difficult to mine because of excessive behavior recorded in the logs. These unstructured processes, despite being complex, hold great potential for improvement, and the current process mining approaches for that context yet provide little support for management. This masters research project aims to apply evolutionary computational techniques in process mining, using genetic algorithms to automatically discover unstructured process models in order to support process management in organizations. A literature review was carried out to support the proposition of a new approach focused on the discovery of unstructured process models. The proposed approach introduces new formulas for calculating completeness and precision metrics, based on the information of transitions between activities that are reorganized through a matrix structure created in this work. The approach also introduces the use of genetic operators and evolutionary flow strategies not yet implemented in the literature regarding genetic algorithms in process discovery. Analyzes of the parameterization of the proposed approach, as well as the resulting process models, indicate that the approach is effective in mining better process models from samples of a unstructured log

Submitted by Alex Kuribara (alex_kuribara@yahoo.com.br) on 2016-01-04T20:27:16Z No. of bitstreams: 1 MPA Sistema da Informação - Alex Kuribara.pdf: 2558507 bytes, checksum: 5157a9a4230813d00ed67591adac5ccf (MD5) / Rejected by Ana Luiza Holme (ana.holme@fgv.br), reason: Alex, Na pagina 04 precisa retirar os dizeres Projeto de Dissertação. Ana Luiza Holme 3799-3492 on 2016-01-05T11:50:07Z (GMT) / Submitted by Alex Kuribara (alex_kuribara@yahoo.com.br) on 2016-01-05T13:16:47Z No. of bitstreams: 1 MPA Sistema da Informação - Alex Kuribara.pdf: 2558380 bytes, checksum: 7b98268613b3870b062daca2fceae2ab (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Luiza Holme (ana.holme@fgv.br) on 2016-01-05T13:22:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MPA Sistema da Informação - Alex Kuribara.pdf: 2558380 bytes, checksum: 7b98268613b3870b062daca2fceae2ab (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-05T13:33:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MPA Sistema da Informação - Alex Kuribara.pdf: 2558380 bytes, checksum: 7b98268613b3870b062daca2fceae2ab (MD5) Previous issue date: 2015-12-15 / Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade. / This dissertation mines a database with information gathered from 2009 to 2012 during the application process to join the business administration course offered by FGV-EAESP. The goal is to develop classifiers which estimate whether a new student will have good performance. The methodology of this dissertation is based on KDD process (Knowledge Discovery in Database) developed by Fayyad et al. (1996a); in addition, the classifiers will be developed by using two theories. The first one is the logistic regression, broadly adopted in financial institutions to assess the potential default of their customers in the credit market. The second one Bayesian networks from artificial intelligence field. The outcomes of this dissertation show that both classifiers have the same discriminant capacity. In addition, the student’s age, the number of times she/he applied for FGV/EAESP before joining the school, the region of Brazil she/he comes from and the grades of five exams: Mathematics phase 01 and phase 02, English, Human Science and Essay influence the student performance. However, neither the parents’ formal education background nor the student’s willingness to join FGV/EAESP impact on such performance.

Submitted by Pedro Henrique Schneider (pedro.hesch@gmail.com) on 2016-09-09T15:00:58Z No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado versB - Pedro Schneider.pdf: 3405337 bytes, checksum: f452667b92fb078d3ef982a694d30db3 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2016-09-26T12:55:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado versB - Pedro Schneider.pdf: 3405337 bytes, checksum: f452667b92fb078d3ef982a694d30db3 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-10-17T16:18:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado versB - Pedro Schneider.pdf: 3405337 bytes, checksum: f452667b92fb078d3ef982a694d30db3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-17T16:18:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado versB - Pedro Schneider.pdf: 3405337 bytes, checksum: f452667b92fb078d3ef982a694d30db3 (MD5) Previous issue date: 2016-07-27 / In the last two decades, the growth of the Internet and its associated technologies, are transforming the way of the relationship between companies and their clients. In general, the acquisition of a new customer is much more expensive for a company than the retention of a current one. Thus, customer retention studies or Churn management has become more important for companies. This study represents the review and classi cation of literature on applications of Machine Learning techniques to build predictive models of customers loss, also called Churn. The objective of this study was collecting the largest possible number of documents on the subject within the proposed methodology and classi es them as per application areas, year of publication, Machine Learning techniques applied, journals and repositories used and in uence level of the documents. And thus, bringing to the light the existing studies in this eld of activity, consolidating what is the state of the art of research in this area, and signi cantly contribute as a reference for future applications and researches in this area. Although, the study has not been the rst in the literature of Machine Learning related to the loss of customer or customer retention in the way of literature review, it was the rst, among the ones we have found, with focus on documents studying, not exclusively, loss or retention of customers by Machine Learning techniques, and without any kind of restriction. Furthermore it was the rst to classify documents by in uence, through the quotations from each document. As a nal database was collected and analyzed 80 documents, from which were found as main application areas: Telecommunications, Financial, Newspapers, Retail, among others. As per Machine Learning techniques applied, the most applied techniques founded related to the problem, were the following: Logistic Regression, Decision Tree and Neural Networks, among others. And based on the results, this kind of study is dated since 2000. / Nas últimas duas décadas, o crescimento da internet e suas tecnologias associadas, vêm transformando a forma de relacionamento entre as empresas e seus clientes. Em geral, a aquisição de um novo cliente custa muito mais caro para uma empresa que a retenção do mesmo. Desta forma, estudos de retenção de clientes, ou gerenciamento do Churn, se tornaram mais importantes para as empresas. O presente trabalho consiste na revisão e classificação da literatura sobre aplicações de técnicas com ênfase em Machine Learning para construir modelos preditivos de perda de clientes, também chamada de Churn. O objetivo do trabalho foi reunir o maior número possível de documentos sobre o assunto, dentro da metodologia proposta, e classificá-los quanto às áreas de aplicação, ano de publicação, técnicas de Machine Learning aplicadas, periódicos e repositórios utilizados, nível de influência dos documentos e desta forma trazer à luz os estudos já existentes nesse campo de atuação, consolidando o que há do estado da arte em pesquisas desta área, e de forma significativa contribuir como uma referência para futuras aplicações e pesquisas nesta área. Embora o trabalho não tenha sido o primeiro na literatura de Machine Learning relacionado a perda ou retenção de clientes na linha de revisão literária, foi o primeiro encontrado com foco em documentos que estudam, não exclusivamente, a perda ou retenção de clientes por técnicas de Machine Learning e sem nenhum tipo de restrições. Da mesma forma foi o primeiro a classificar os documentos por influência através das citações entre os documentos. Assim, como base final para o trabalho, analisou-se 80 documentos, onde foram encontradas como principais áreas de aplicação: Telecomunicações, Financeiras, Jornais, Varejo entre outras. Constataram-se como técnicas de Machine Learning mais utilizadas para o problema em questão: Regressão Logística, Árvores de Decisão e Redes Neurais, entre outras. E ainda, de acordo com os resultados obtidos, notou-se que ano 2000 tende a ser um marco para esta pesquisa, pois foi a data mais antiga para a qual foi encontrado um artigo nesse trabalho.

Submitted by Gustavo Vianna Avila (guavila@gmail.com) on 2017-03-30T18:26:08Z No. of bitstreams: 1 FGV EMAp - Gustavo Avila - Análise de Sentimento para Textos Curtos.pdf: 1066914 bytes, checksum: 245f39102b78290b281cc9f68239d26d (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2017-04-07T15:10:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FGV EMAp - Gustavo Avila - Análise de Sentimento para Textos Curtos.pdf: 1066914 bytes, checksum: 245f39102b78290b281cc9f68239d26d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-12T19:10:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FGV EMAp - Gustavo Avila - Análise de Sentimento para Textos Curtos.pdf: 1066914 bytes, checksum: 245f39102b78290b281cc9f68239d26d (MD5) Previous issue date: 2017-03-10 / A huge number of short informal messages are posted every day in social network sites, discussion forums and customer surveys. Emotions seem to be frequently important in these texts. The challenge of identifying and understanding an emotion present in this type of communication is important in distinguishing the sentiment in the text and also in identifying anomalous and inappropriate behaviors, eventually offering some kind of risk. This work proposes the implementation of a sentiment analysis solution based on machine learning. Using supervised learning techniques, it is desired to discern whether a message has a positive, neutral, or negative sentiment. The messages to be analyzed are IT service satisfaction surveys. Two models were used in the analysis, the first model where only the ”Comment”, a nonstructured text field was considered and the second model, where besides the ”Comment”field, two objective questions were considered. The results obtained indicate that the techniques of machine learning, are not behind the results produced by human-produced baselines. The accuracy obtained was up to 86.8% accuracy for a three class model: ”praise”, ”neutral”and ”complaint”. Accuracy was significantly higher, reaching up to 94.5 % in an alternative model of only two classes: ”praise”and ”non-praise”. / Um grande número de mensagens curtas informais são postadas diariamente em redes sociais, fórums de discussão e pesquisas de satisfação. Emoções parecem ser importantes de forma frequente nesses textos. O desafio de identificar e entender a emoção presente nesse tipo de comunicação é importante para distinguir o sentimento presente no texto e também para identificar comportamentos anômalos e inapropriados, eventualmente oferecendo algum tipo de risco. Este trabalho propõe a implementação de uma solução para a análise de sentimento de textos curtos baseada em aprendizado por máquina. Utilizando técnicas de aprendizado supervisionado, é desejado discernir se uma mensagem possui sentimento positivo, neutro ou negativo. As mensagens a serem analisadas serão pesquisas de satisfação de serviços de TI. Foram utilizados nas análises dois modelos, o primeiro modelo onde apenas o campo de texto livre "Comentário" foi considerado e o segundo modelo, onde além do campo de texto livre "Comentário", foram consideradas, adicionalmente, duas perguntas objetivas da pesquisa de satisfação. Os resultados obtidos indicam que as técnicas utilizadas de aprendizado por máquina, não ficam atrás dos resultados produzidos por aprendizado humano. A acurácia obtida foi de até 86,8% de acerto para um modelo de três classes: "elogio", "neutro" e "reclamação". A acurácia foi significativamente superior, alcançando até 94,5% em um modelo alternativo, de apenas duas classes: "elogio" e "não-elogio".

Orientadora: Prof.ª Dra Roseli Frederigi Benassi / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental, 2016. / Este trabalho teve como objetivo estudar as condições biofísicas, físico-químicas e socioambientais do parque Ecológico Guaraciaba e lago Guaraciaba (Santo André - SP), formado em área de mineração abandonada. A metodologia utilizada contemplou: (1) revisão bibliográfica, onde foi feito o levantamento dos principais trabalhos sobre o tema e pesquisas que identificam áreas degradadas pela mineração; a formação de lagos nestas áreas; áreas reabilitadas para usos diversos; e a legislação vigente; (2) análise da qualidade da água do lago, através de dados secundários; (3) levantamento de variáveis climáticas - temperatura e umidade relativa, para posterior aplicação do método expedito que permitiu analisar a influência do Parque Ecológico Guaraciaba e o respectivo lago no microclima local; (4) análise de alternativas para áreas degradadas pela mineração; (5) análise da percepção dos moradores da região do parque, através de questionário semiestruturado e biomapa, o que tornou possível observar como os mesmos descrevem a paisagem do parque Guaraciaba, sobretudo do lago Guaraciaba; e (6) propostas de requalificação ao parque ecológico Guaraciaba. Constatou-se que a falta de planejamento, desde o início até o encerramento da atividade mineradora, suscitou diversos conflitos, sobretudo socioambientais. O parque atualmente apresenta situação de abandono e o lago apresenta risco aos frequentadores que o utilizam para banho de forma irregular. Abastecido pela contribuição de aquíferos, precipitação pluviométrica direta e o escoamento superficial, a água do lago não atende os padrões de qualidade estabelecidos na resolução Conama 357/05 para corpos hídricos de classe 1, embora, questione-se o método de coleta das amostras. O lago pode ser considerado um reservatório de água contribuindo com o volume total captado pelo município. O parque possui potencial para oferecer convivência social, prática de esportes e exercícios físicos, espaço para recreação, educação ambiental e cultura aliado a preservação ambiental, além de contribuir para a valorização imobiliária e estimulação do comércio na região circunvizinha, contribui ainda amenizando o desconforto térmico causado pela formação de ilhas de calor. Conclui-se que é necessário investir mais esforços e estratégias de gestão ambiental para otimizar a conservação da área do parque Guaraciaba para a manutenção das áreas verde, bem como do bem-estar da população. / This academic work aims to study the biophysical, physicochemical conditions and socio-environmental responsibility of Guaraciaba ecological park and Guaraciaba lake (Santo Andre - SP) formed in abandoned mining area. The methodology used included (1) literature review that entailed research to identify areas degraded by mining, the formation of lakes in these areas and rehabilitation of areas for various uses and also legislation; (2) analysis of the water quality of lake via secondary data (3); survey of climatic variables (temperature, rainfall and relative humidity) for later application of weather expeditious method to consider the influence of Guaraciaba lake in the local microclimate; (4) analysis of alternatives for use of areas degraded by mining; (5) application of semi-structured questionnaire to various groups of people involved or not with the Guaraciaba Park and biomap where we can observe how the locals describe the landscape of Guaraciaba Park, especially the Guaraciaba lake and (6) requalification proposals to the ecological park Guaraciaba. It was found that the lack of planning from the beginning to the closure of mining activity may raise many conflicts, especially social and environmental. It was found that deficiency of planning from the beginning to the closure of mining activity has raised several conflicts, especially environmental. The park currently has abandonment situation and the lake bring a risk to the users of bath erratically. Fueled by contribution of aquifers, rainfall precipitation direct and surface runoff, the lake water does not meet the quality standards set out in Resolution CONAMA 357/05 water bodies of class I, allthough ask yourself the Collection Method of Samples. The lake can be considered a water tank contributing to the total volume collected municipality. The park has the potential offer social life, the practice of sports and physical exercises, space recreation, environmental education and culture combined with environmental preservation, in addition to contributing to the real estate appreciation and stimulation of trade in the region of the surrounding region, contributes still easing the thermal discomfort caused by the formation of heat islands. The conclusion is that necessary to invest more efforts and environmental management strategies to optimize the conservation of Guaraciaba Park and maintenance of green areas, as well as the population welfare.