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Coleção Digital

Avançada


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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@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24813@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.

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