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Principais Temas de Pesquisa

Mineração de Sentimentos

Nossos projetos na área de mineração de dados envolvem mineração de sentimentos em conteúdo gerado pelo usuário, tais como jornais on-line, redes sociais, blogs, twitter, etc. Nos interessam questões como identificação de padrões na evolução da opinião, mineração de emoções, detecção de posicionamento, mineração de sentimentos multi-língue e na língua portuguesa, etc.

Já ministrei três minicursos nesta área (SBBD2013, JAI-SBC 2014, ERBD 2016). Confira abaixo, se quiser saber um pouco mais sobre esta área.

Capítulos sobre Mineração de Opiniões

As principais linhas hoje são mineração de sentimento segundo o ponto de vista do leitor, detecção de sentimentos em artefatos de software, detecção de emoções em tweets, e detecção de comportamento tóxico. Algumas publicações sobre estes assuntos estão abaixo.

Publicações

Web Service Evolution - Evolução de Serviços na Web

Este linha investiga questões relacionadas à evolução de serviços em arquiteturas orientadas a serviço (SOA) baseadas na Web, entre elas ciclo de vida de serviços; representação, registro e manipulação de descrições de serviços, incluindo serviços semânticos; impacto da evolução nas aplicações cliente de serviços; componentes funcionais para lidar com a evolução no SOA; mecanismos de apoio à gestão do ciclo de vida dos serviços e de apoio à decisão voltados ao provedor de serviços. Nossas publicações estão relacionadas abaixo. Nosso trabalho no ICWS 2013 recebeu o prêmio de Best Student Award.

We are interested in several problems related to service evolution in service-oriented systems, particularly according to the perspective of supporting the provider in life-cycle management issues. Among the topics we can mention life-cycle management and change decision support, versioning, compatibility (structural, semantics), service usage patterns, etc. Our main publications in this topic are listed below.

Publications/Publicações

Mineração de dados e mineração da web

Este linha investiga métodos para as diversas etapas de extração de conhecimento a partir de grandes volumes de dados, desde a extração das fontes originis e as transformações necessárias, até a extração de padrões e sua interpretação como conhecimento no domínio da aplicação. Tem foco principal nas aplicações de descoberta de conhecimento do uso da web, redes sociais e processos de negócio.
Publicações recentes no tema:

temas.txt · Last modified: 2017/10/10 10:06 by kbecker