Banca de DEFESA: CARLOS AUGUSTO DE SA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: CARLOS AUGUSTO DE SA
DATA: 22/03/2017
HORA: 15:00
LOCAL: Sala de Videoconferência do PPGCC
TÍTULO: Abordagem para Definir a Reputação do Autor em Comentários de Produtos na Web Utilizando Redes Neurais Artificiais
PALAVRAS-CHAVES:   Reputação do Autor, Redes Neurais Artificiais, Sistemas Fuzzy.
PÁGINAS: 73
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

Com a popularização da Web 2.0, os serviços de comércio eletrônico permitiram uma interação dos seus usuários de forma bastante intensa. Estes serviços disponibilizam aos seus clientes meios de opinar e também diversos recursos para avaliar as opiniões de outros clientes sobre determinados produtos ou serviços. Atualmente, estas avaliações podem ser feitas através de votos (positivos ou negativos), estrelas, compartilhamentos ou curtidas, por exemplo. Com um alto volume de opiniões e recursos avaliativos, se torna difícil para os novos consumidores lerem tantos comentários para tomarem decisões a cerca de uma compra. Além disso, conhecer a reputação do autor dos comentários é de suma importância para não ser enganado em suas buscas por uma nova aquisição. Neste sentido, a reputação de um autor é considerada uma variável muito importante para avaliar um comentário na Web. No entanto, não existe uma definição formal sobre como calcular essa variável.

Este trabalho apresenta uma adaptação da abordagem apresentada por de Sousa (2015) para avaliar a importância de comentários sobre produtos e serviços na Web, enfatizando a medida de reputação do autor. A adaptação implementada consiste em utilizar seis medidas referentes ao autor que são fornecidas como entradas em uma Rede Neural Artificial Multilayer Perceptron. Em uma avaliação preliminar, a Rede Neural apresentou a acurácia de 62,08% no processo de classificação do autor. Adicionalmente, foi realizado um experimento para comparar as duas abordagens e os resultados mostram que a abordagem adaptada obteve um ganho na classificação da importância dos comentários.

 

 

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANDERSON LUIZ DE OLIVEIRA CAVALCANTI - UFRN
Interno - 2167802 - PEDRO DE ALCANTARA DOS SANTOS NETO
Presidente - 1226761 - RAIMUNDO SANTOS MOURA
Interno - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO