Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Casimiro, Guilherme Ramos |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07122022-220517/
|
Resumo: |
A praticidade trazida pelo uso dos smartphones resultou, nos últimos anos, em uma maior interação através das redes sociais online. As redes sociais podem influenciar tanto positivamente quanto negativamente os usuários, sendo um dos impactos negativos a propagação de notícias falsas. Neste contexto, identificar a correta fonte de uma informação ou se a informação é verídica se tornam atividades extremamente relevantes. Desde 2009 o número de trabalhos envolvendo redes sociais online e análise de autoria tem aumentado. O presente projeto tem como objetivo utilizar os comentários da rede social Reddit, em conjunto com dados da data dos comentários, para propor uma abordagem de identificação do correto autor de um comentário ao se utilizar a rede neural LSTM para tratar a questão do aprendizado ao longo do tempo. Um estudo de caso foi realizado e publicado como artigo completo no SBSI 2020, contendo os resultados iniciais do projeto, os quais exploram diferentes técnicas de mineração de texto. Além disso, os resultados finais deste trabalho foram publicados como artigo completo no SBSI 2022, usando uma distribuição de dados próxima à realidade e obtendo, para 10 autores, uma acurácia na classificação entre 97% e 99,6% para todas as características e entre 100 autores todas as características atingiram mais de 70% de acurácia. |
