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Descobrindo eventos locais utilizando análise de séries temporais nos dados do Twitter

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Descobrindo eventos locais utilizando análise de séries temporais nos dados do Twitter

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Título Descobrindo eventos locais utilizando análise de séries temporais nos dados do Twitter
Outro título Location-based event detection on microblogs
Autor Santos, Augusto Dias Pereira dos
Orientador Wives, Leandro Krug
Co-orientador Alvares, Luis Otavio Campos
Data 2013
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Banco : Dados
Recuperacao : Informacao
Series temporais
Twitter (Site)
[en] Microblogs
[en] Neural network
[en] Socio-geographic analysis
[en] Time series
[en] Twitter stream
Resumo O crescente uso de redes sociais gera quantidades enormes de dados que podem ser empregados em vários tipos de análises. Alguns desses dados têm informação temporal e geográfica, as quais podem ser usadas para posicionar precisamente a informação no tempo e no espaço. Nesse contexto, neste trabalho é proposto um novo método para a análise do volume massivo de mensagens disponível no Twitter, com o objetivo de identificar eventos como programas de TV, mudanças climáticas, desastres e eventos esportivos que estejam ocorrendo em regiões específicas do globo. A abordagem proposta é baseada no uso de uma rede neural para detecção de outliers em séries temporais, as quais são formadas por estatísticas coletadas em tweets localizados em diferentes divisões políticas (i.e., países, cidades). Esses outliers são usados para identificar eventos como um comportamento anormal nos dados Twitter. A efetividade do método é avaliada comparando os eventos identificados com notícias nos meios de comunicação.
Abstract The increasing use of social networks generates enormous amounts of data that can be employed for various types of analysis. Some of these data have temporal and geographical information, which can be used to precisely position information in time and space. In this document, a new method is proposed to analyze the massive volume of messages available in Twitter to identify events such as TV shows, climate change, disasters, and sports that are occurring in specific regions of the globe. The proposed approach is based on a neural network used to detect outliers from a time series, which is built upon statistical data from tweets located in different political divisions (i.e., countries, cities). These outliers are used to identify events as an abnormal behavior in Twitter's data. The effectiveness of the method is evaluated by comparing the events identified on the news media.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/71953
Arquivos Descrição Formato
000881232.pdf (2.375Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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