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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/55337| Tipo: | TCC |
| Título: | Descoberta de perfis de youtubers via clusterização |
| Título em inglês: | Discovery of youtubers profiles via clustering |
| Autor(es): | Costa, Matheus Oliveira |
| Orientador: | Silva, Ticiana Linhares Coelho da |
| Palavras-chave: | Clusterização;YouTube;Processamento de linguagem natural;Word embeddings |
| Data do documento: | 2019 |
| Citação: | COSTA, Matheus Oliveira. Descoberta de perfis de youtubers via clusterização. 2019. 45 f. TCC (Graduação em Sistemas e Mídias Digitais) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019. |
| Resumo: | Aplicações na Internet como o YouTube permitem os indivíduos criarem conteúdo e colocarem na rede para outros verem e interagirem de forma praticamente livre e fácil. Nos últimos anos tem sido produzido um grande volume de informações geradas pelos seus usuários, que com frequência compartilham seus sentimentos, opiniões e acontecimentos em seus vídeos. Isso possibilita o desenvolvimento de aplicações que usam dessas informações em outros tipos de sistemas de recomendação que se baseiam no conteúdo de suas sugestões, e ainda, auxiliar no entendimento de como a comunicação das pessoas está mudando com o passar dos anos. No entanto, analisar esse grande volume de dados de forma não automatizada consiste em um problema não trivial. Seguindo esta motivação, este trabalho propõe utilizar técnicas e algoritmos de Aprendizagem de Máquina para descobrir e identificar os perfis de youtubers, mas especificamente a clusterização. Para isso, são utilizados os textos das legendas dos vídeos geradas automaticamente pelo YouTube como base dos dados, e depois agrupados os conteúdos abordados baseada em uma função de similaridade. A partir dos resultados, foi descoberto que é possível utilizar técnicas de clusterização para encontrar grupos de youtubers similares e em combinações desconhecidas anteriormente. Ao final da pesquisa, foi concluído que é possível utilizar técnicas simples de clusterização para encontrar grupos de youtubers se baseando no conteúdo de seus vídeos de uma forma minimamente satisfatória. |
| Abstract: | Internet applications such as YouTube allow individuals to create content and post to others for viewing and interacting virtually freely and easily. Over the past few years, a wealth of user-generated information has been produced that often shares their feelings, opinions, and events in their videos. This enables the development of applications that use this information in other types of recommendation systems that are based on the content of your suggestions, and also assist in the understanding of how communication people are changing over the years. However, analyzing this large volume of data unauthorized is a nontrivial problem. Following this motivation, this paper proposes to use Machine Learning techniques and algorithms to discover and identify youtuber profiles, but specifically clustering. To do this, the video subtitles texts generated automatically by YouTube are used as the database, and then the content covered is grouped based on a similarity function. From the results, it was found that it is possible to use clustering techniques to find groups of similar youtubers in previously unknown combinations. At the end of the research, it was concluded that simple clustering techniques can be used to find groups of youtubers based on the content of your videos in a minimally satisfactory way. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55337 |
| Aparece nas coleções: | SISTEMAS E MÍDIAS DIGITAIS - Monografias |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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