Identificação de autoridades em tópicos na blogosfera brasileira usando comentários como relacionamento
Com o aumento dos usuários acessando a internet no Brasil, cresce a quantidade de conteúdo produzido por brasileiros. Assim se torna importante classificar os melhores autores para que se tenha mais confiança nos textos lidos. Nesse sentido, esta dissertação faz um estudo sobre a descoberta de autor...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/66194 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/66194 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sistemas : Informação Recuperacao : Informacao Armazenamento : Dados Authority Brazilian blogosphere Social network analysis Ranking |
| Sumario: | Com o aumento dos usuários acessando a internet no Brasil, cresce a quantidade de conteúdo produzido por brasileiros. Assim se torna importante classificar os melhores autores para que se tenha mais confiança nos textos lidos. Nesse sentido, esta dissertação faz um estudo sobre a descoberta de autoridades em tópicos na blogosfera brasileira. O escopo de estudo e análise é a plataforma de publicação de blogs, Blogspot, sobre os blogueiros que se identificam como brasileiros. Para tanto, foram coletados nove milhões de postagens do ano de 2012 e considerados os comentários como fonte de relacionamento entre os blogueiros para gerar uma rede social. Essa rede foi usada para experimentos do algoritmo de identificação de autoridades em tópicos. O algoritmo utilizado como base é o Topic PageRank, separando os diversos tópicos da blogosfera pelas tags que os usuários definem em suas postagens e posteriormente construindo a lista das autoridades em tais tópicos. Experimentos realizados demonstram que o método proposto resulta em melhor ranqueamento que o algoritmo original do PageRank. Cabe salientar que foi feita uma caracterização dos dados coletados por um questionário aplicado a quatro mil autores. |
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