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Previous issue date: 2017 / A internet ? hoje a maior fonte de informa??o eletr?nica existente. Cresce a cada dia o n?mero
de usu?rios da internet, e consequentemente o uso das redes sociais online. S?o muitas
as informa??es novas que ficam embutidas nas bases de dados textuais. Por causa da sua natureza
din?mica, ou seja, milh?es de p?ginas surgem e desaparecem todos os dias, a tarefa de
encontrar informa??es relevantes nessas bases de dados se torna muito dif?cil. As t?cnicas de
minera??o de textos para a descoberta de informa??es na web surgiram da necessidade de
sanar este problema. O presente trabalho versa sobre a aplica??o de m?todos de minera??o
de textos com clusteriza??o na grande quantidade de mensagens sobre o Exame Nacional do
Ensino M?dio no ano de 2016 provenientes da rede social Twitter. O foco deste estudo est?
na obten??o de grupos de textos, a fim de possibilitar uma visualiza??o resumida e sintetizada
dos assuntos mais comentados pelos usu?rios. Para manipula??o dessas bases textuais, o
Modelo Cassiopeia foi utilizado empregando seu algoritmo de agrupamento textual que tem como
principal finalidade gerar agrupamentos, ou seja, clusters (grupos) de documentos textuais
que apresentam algum tipo de similaridade. O Modelo Cassiopeia apresenta um limite de processamento
com a quantidade m?xima de 700 tweets. Os tweets passam primeiramente pela fase de
limpeza dos textos no pr?-processamento, logo ap?s, a utiliza??o do algoritmo no processamento
e por fim, as an?lises dos resultados no p?s-processamento. Os resultados obtidos neste trabalho
mostram valores coesos quanto ? similaridade dos documentos dentro de um cluster e entre os
clusters, avaliados por medidas de agrupamento textual, proposto pelo Modelo Cassiopeia. Isso
demonstra a aplicabilidade dessa proposta para a visualiza??o sintetizada das informa??es
mais significativas de um determinado tema, muitas vezes permitindo que a??es sejam antecipadas
e impactos sobre a popula??o afetada sejam reduzidos. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / The Internet is today the largest source of existing electronic information. The number of Internet
users is increasing daily, and consequently the use of online networks online. There
are many new information that is embedded in textual databases. Because of its dynamic nature-
that is, millions of pages and other numbers-a task of finding relevant information in
those databases becomes very difficult. The techniques of text mining for a discovery of information
on the web came from the need to heal this problem. The present work is about an
application of methods of text mining with clustering in the large amount of messages on the
National High School Exams in the year 2016 issu social network Twitter. The focus of this
study is on obtaining groups of texts in order to enable a summary and synthesized publication
of the appropriate comments of the users. For manipulation of textual bases, the Cassiopeia
Model was used by using its textual grouping algorithm that has as main purpose to
generate clusters, that is, clusters of textual documents and executed some kind of similarity.
The Cassiopeia Model has a processing limit with a maximum of 700 tweets. The tweets first
pass through the phase of cleaning the texts without preprocessing, afterwards, a use of the
algorithm without processing and, finally, as analysis of the results without post-processing.
The results obtained in this work are more closely related to the similarity of the documents
within the cluster and between the clusters, through the measurements of textual grouping,
proposed by the Cassiopeia Model. This demonstrates an application for an uninformed publication
of the most important information on a given topic, often allowing actions to be anticipated
and impacts on an affected population to be reduced.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/1776 |
| Date | 18 December 2017 |
| Creators | Silva, Leila Maria |
| Contributors | Guelpeli, Marcus Vin?cius Carvalho, Fonseca, Alexandre Ramos, Sabino, Geruza de F?tima Tom?, Villela, Maria Lucia Bento, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Guelpeli, Marcus Vin?cius Carvalho |
| Publisher | UFVJM |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFVJM, instname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, instacron:UFVJM |
| Rights | A concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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