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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Pereira, Marluce Rodrigues | - |
| Autor(es): dc.contributor | Esmin, Ahmed Ali Abdalla | - |
| Autor(es): dc.contributor | Zambalde, André Luiz | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Gustavo Monteiro da | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:18:24Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:18:24Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-09-26 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-09-26 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-04-24 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2013-08-21 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/30740 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1138051 | - |
| Descrição: dc.description | Twitter is a social networking comprehensive currently with 200 million active users, and also a social network posting in real time, with ease of spreading content to other users. The idea of analyzing the users in relation to their behavior within the Twitter identifying the number of retweets, number of followers, mentions and other aspects helps detecting the influence of users. Organizations can use this knowledge to apply to their business, generating competitive advantage. For example, the customer relationship, marketing campaigns can be optimized, and getting feedback from users can help in launching new products. The main objective of this work is to study the works in the literature, as is done by identifying the overall process of discovering influential users on Twitter, the main algorithms used and the application contexts. This study will allow new works to be developed by applying the existing algorithms on new databases, proposing new algorithms, optimizing existing algorithms or proposing different processes of detecting influential users. | - |
| Descrição: dc.description | Twitter é uma rede social abrangente contando atualmente com 200 milhões de usuários ativos, e também uma rede social de postagem em tempo real, com facilidade de espalhar conteúdo para os demais usuários. A ideia de analisar os usuários em relação ao seu comportamento dentro do Twitter identificando o número de retweets, número de seguidores, menções e outros aspectos auxilia na detecção de influência dos usuários. As organizações podem utilizar esse conhecimento para aplicar a seus negócios, gerando vantagem competitiva. Por exemplo, o relacionamento com o cliente, as campanhas de marketing podem ser aperfeiçoados, e a obtenção de feedback dos usuários pode auxiliar no lançamento de novos produtos. O objetivo principal deste trabalho consiste em estudar os trabalhos existentes na literatura, identificando como é realizado o processo geral de descoberta de usuários influentes no Twitter, os principais algoritmos utilizados e os contextos de aplicação. Este estudo permitirá que novos trabalhos sejam desenvolvidos, aplicando os algoritmos já existentes sobre novas bases de dados, propondo novos algoritmos, otimizando os algoritmos já existentes ou propondo processos diferentes de detecção de usuários influentes. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Influência | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Usuários influentes | - |
| Palavras-chave: dc.subject | - | |
| Título: dc.title | Estudo e discussão da literatura sobre as principais técnicas para detecção de influência de usuários no twitter: período 2010 a 2013 | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | TCC | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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