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Previous issue date: 2016-12-21 / In this work studies were done based on Hidden Markov Models - HMM, with the objective of estimating the sentiment of soccer teams fans based on information about results of matches. Observations about different types of championships also were analyzed. The model was constructed by data collected from a social network where fans of a soccer team periodically express sentiments towards their teams. It was shown that the choice of a HMM is justified due to the fact that the change in a fan¿s sentiment is analogous to a Markovian process of states change through time. Comparative evaluations will be performed between variations of the proposed models and also with the model that obtained the highest success rate with ranking algorithms. Second order HMM, considering the matches results and fan¿s gambling information, is the model with the highest accuracy, even though it¿d being built with information from the different championships.
Keywords: Hidden Markov Models; Sentiment Analysis; Social Networks. / Neste trabalho foram feitos estudos com base nos Modelos Ocultos de Markov ¿ MOM, para estimar o sentimento de torcedores de times de futebol baseado em informações sobre resultados de jogos. Os modelos foram construídos com dados coletados de uma rede social de torcedores de futebol em que os torcedores são incentivados a periodicamente expressarem seus sentimentos com relação a seu time. Foi mostrado que a escolha de MOM é justificada pelo fato de que a mudança do sentimento de torcedores é análoga ao processo de Markov de mudança de estados no tempo. Avaliações comparativas serão feitas entre variações dos modelos propostos e também com o modelo que obteve maior taxa de acerto com algoritmos de classificação. O Modelo de Markov de segunda ordem, considerando os resultados das partidas e apostas de torcedores nos jogos, é o modelo com maior taxa de acerto, mesmo sendo construído com informações de diferentes campeonatos.
Palavras-chave: Modelo Oculto de Markov; Análise de Sentimento; Redes Sociais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/100549 |
| Date | 21 December 2016 |
| Creators | Bomfim, Rafael Pontes |
| Contributors | Furtado, João José Vasco Peixoto, Furtado, João José Vasco Peixoto, Pacheco, Roberto Carlos dos Santos, Pinheiro, Vladia Celia Monteiro |
| Publisher | Universidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5443571202788449035, 500, 500, -7645770940771915222 |
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