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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Rodríguez, Demóstenes Zegarra | - |
| Autor(es): dc.contributor | Maziero, Erick Galani | - |
| Autor(es): dc.contributor | Rosa, Renata Lopes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Zegarra Rodríguez, Demóstenes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lacerda, Wilian Soares | - |
| Autor(es): dc.contributor | Gertrudes, Jadson Castro | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Douglas Henrique | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:32:12Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:32:12Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-10-05 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/45801 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1163265 | - |
| Descrição: dc.description | Due to the large volume of content generated by users on Online Social Networks (OSN), organizations have applied sentiment analysis or opinion mining techniques to obtain information about people or entities of interest. An entity can be products, services, people, governmental and non-governmental institutions, public policies, among other types. The classification of genders and age groups supports the analysis of sentiment and opinion, as they help to obtain a more precise feeling or opinion. However, information about gender and age-group may be hidden or incorrectly filled out in the OSN. In the literature, several approaches are used in order to classify genders and age groups. However, in this work, a new set of features is used to classify genders, and age groups, through multidimensional learning. Thus, the main objective of this work is to develop a new model of classification of genders and age groups with data extracted from OSN Twitter, using the transformation methods Classifier Chains (CC) and Label Powerset (LP), and through machine learning techniques based on rules, linear algebra, and probability. This study works with a new database containing 8000 instances extracted from Twitter. The best subsets of user profile features are evaluated, as well as multidimensional learning models using different performance metrics. Through the experiments, a multidimensional classification model was obtained in the test phase, with 0.999 of F1 micro-average for genders and 0.923 for age groups. The results of the classification of genders surpassed most of the related works, and the performance of the classification of age groups is quite competitive. | - |
| Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) | - |
| Descrição: dc.description | Devido ao grande volume de conteúdo gerado por usuários nas Redes Sociais Online (RSO), as organizações têm aplicado técnicas de análise de sentimento ou de mineração de opinião para obter informações sobre pessoas ou entidades de interesse. Uma entidade pode ser produtos, serviços, pessoas, instituições governamentais e não-governamentais, políticas públicas, entre outros tipos. A classificação de gêneros e faixas etárias dá suporte a análise de sentimento e de opinião, pois auxiliam na obtenção de um sentimento ou uma opinião mais precisa. Entretanto, informações sobre perfis de usuários podem estar ocultas ou preenchidas erroneamente nas RSO. Na literatura, várias abordagens são utilizadas com o intuito de efetuar a classificação de gêneros e faixas etárias. Porém, neste trabalho um novo conjunto de características é utilizado, por meio de uma aprendizagem multidimensional. Assim, o objetivo principal deste trabalho é desenvolver um novo modelo de classificação de gêneros e faixas etárias com dados extraídos da RSO Twitter, usando os métodos de transformação Classifier Chains (CC) e Label Powerset (LP), e através de técnicas de aprendizagem de máquina baseadas em regras, álgebra linear e probabilidade. Este estudo trabalha com uma nova base de dados contendo 8000 instâncias extraídas do Twitter. Os melhores subconjuntos de características de perfis de usuários são avaliados, assim como os modelos de aprendizagem multidimensional utilizando diferentes métricas de desempenho. Por meio dos experimentos, obteve-se um modelo de classificação multidimensional na fase de teste, com 0,999 de micro-média F1 para gêneros e 0,923 para faixas etárias. Os resultados da classificação de gêneros superou a maioria dos trabalhos relacionados, e o desempenho da classificação de faixas etárias é bastante competitivo. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento de Engenharia | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação de gêneros | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação de faixas etárias | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Métodos de transformação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem multidimensional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação multidimensional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes sociais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Gender classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Age-group classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Transformation methods | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Multidimensional learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Multidimensional classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Social media | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de Computação | - |
| Título: dc.title | Classificação de gêneros e faixas etárias em redes sociais online por meio de técnicas de aprendizagem multidimensional | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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