XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital
Título: MINERAÇÃO DE DADOS NA REDE SOCIAL Autor: STELLA SALIM GOUVEA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO ANTONIO GRIVET MATTOSO MAIA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 24813
Catalogação: 24/06/2015 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24813&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24813&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24813
Resumo:
Título: MINERAÇÃO DE DADOS NA REDE SOCIAL Autor: STELLA SALIM GOUVEA
Nº do Conteudo: 24813
Catalogação: 24/06/2015 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24813&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24813&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24813
Resumo:
Cada vez mais a opinião pública define a aceitação ou rejeição de produtos no mercado e, nos tempos de hoje, os locais de escolha para as opiniões pessoais são as redes sociais. Em destaque o Twitter, por ser uma rede social com texto de tamanho limitado (140 caracteres) onde opiniões são expressas de forma mais sucinta e sincera.
Com isto em mente, este trabalho foi desenvolvido para que fornecedores de tais produtos tivessem a possibilidade de filtrar uma rede social de modo a buscar os comentários referentes a produtos específicos e assim avaliar a opinião pública a seu respeito.
Este trabalho consiste, na íntegra, no desenvolvimento e análise de um programa que utiliza técnicas de data mining para filtrar dados da rede social Twitter e em seguida analisar os comentários extraídos de forma a classificá-los de acordo com o sentimento do mesmo, utilizando técnicas de sentiment analysis.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
PDF 
|
