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http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1507
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Oliveira, Rodrigo Ribeiro | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3053104537804643 | por |
dc.contributor.advisor1 | Rocha Junior, João Batista da | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6304377549101792 | por |
dc.date.accessioned | 2023-08-09T15:21:06Z | - |
dc.date.issued | 2021-07-16 | - |
dc.identifier.citation | OLIVEIRA, Rodrigo Ribeiro. Caracterização de usuários no Instagram. 2021. 117 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de Santana, 2021. | por |
dc.identifier.uri | http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1507 | - |
dc.description.resumo | Com o advento e popularização de redes sociais, cada vez mais dados são gerados a partir delas, ensejando oportunidades de obtenção de conhecimento útil. Uma dessas redes é o Instagram, voltada para o compartilhamento de imagens. Um dos ramos de análise que pode ser realizada em redes sociais é a descoberta de características de usuários. Esta abordagem possibilita aplicações na área publicitária, indicando quais os usuários que estejam dentro de uma demografia que se queira alcançar, cobrindo uma área para a qual o Instagram não fornece ferramentas. Este trabalho se volta para este problema, tratando da caracterização de área profissional e faixa etária de perfis do Instagram, cujos usuários são falantes da língua portuguesa, onde há uma carência de trabalhos relacionados. Para isso, dois conjuntos de dados com perfis de usuários do Instagram, que são falantes da língua portuguesa, foram construídos, um deles rotulado com faixa etária e outro com área profissional. Foi realizada a classificação dessas características usando os classificadores Random Forest e Support Vector Machines, através de atributos textuais e comportamentais. Os resultados alcançados chegam a uma acurácia de cerca de 60\%, com desempenho acima do baseline. | por |
dc.description.abstract | With the popularization of social media, more and more data is created, generating new opportunities of extracting knowledge from it. An example of social media that became popular in recent years is Instagram, whose focus is image sharing. For marketing purposes, the characterization of users is a very important task, because it allows to deliver specific advertisements for each group of users. This approach allows for applications in marketing, pointing to users within an intended demography. This problem is tackled in this work, in particular, the determination of age range and professional area in Instagram users that are native speakers of Portuguese. Two datasets of Instagram profiles were built, one labeled with the age range and another with the professional area of the users. The classifiers Random Forest and Support Vector Machines were used for determining these characteristics, through textual and behavioral attributes. The best results achieved have a accuracy of 60\%, performance superior to the baseline for each problem. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Amanda Ponce (aponce@uefs.br) on 2023-08-09T15:21:06Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_rodrigo_PGCC_v2.pdf: 3301107 bytes, checksum: 4094a253b89ac217f9a7e1b85e3fc9a2 (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2023-08-09T15:21:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_rodrigo_PGCC_v2.pdf: 3301107 bytes, checksum: 4094a253b89ac217f9a7e1b85e3fc9a2 (MD5) Previous issue date: 2021-07-16 | eng |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Estadual de Feira de Santana | por |
dc.publisher.department | DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UEFS | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Redes sociais | por |
dc.subject | Aprendizagem de máquina | por |
dc.subject | Inteligência artificial | por |
dc.subject | Caracterização de usuário | por |
dc.subject | Machine learning | eng |
dc.subject | Social media | eng |
dc.subject | User characterization | eng |
dc.subject | Artificial intelligence | eng |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | SISTEMAS DE COMPUTACAO::TELEINFORMATICA | por |
dc.subject.cnpq | METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO | por |
dc.title | Caracterização de usuários no Instagram | por |
dc.type | Dissertação | por |
Appears in Collections: | Coleção UEFS |
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File | Description | Size | Format | |
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Dissertacao_rodrigo_PGCC_v2.pdf | OLIVEIRA2021_DISSERTAÇÃO_PPGCC | 3.22 MB | Adobe PDF | Download/Open Preview |
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