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Tipo: TCC
Título: Descoberta de perfis profissionais dos usuários do site StackOverflow
Autor(es): Pereira, Françoes da Silva
Orientador: Silva, Ticiana Linhares Coelho da
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação);Cluster (Sistema de computador)
Data do documento: 2017
Citação: PEREIRA, Françoes da Silva. Descoberta de perfis profissionais dos usuários do site StackOverflow. 2017. TCC (Graduação em Engenharia de Software) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2017.
Resumo: Sites de compartilhamento de conhecimento baseado em perguntas e respostas vem apresentando um crescimento considerável nos últimos anos, tanto em número de usuár ios, como em conteúdo. Um destes sites é o StackOverflow , que possui mais de 1 milhão de membros, abordando diversos temas na área de tecnologia da informação . Esse grande volume de informações gerados pelo s usuários no site têm produzido vários estudos e análise s dos dados que identificam padrões, relações e tendências que só são percebidas através de um estudo mais profundo . A partir dessas informações é possível tomar importantes decisões de negócio. Todavia essa analise não é uma tarefa fácil. Este trab alho , analisa os dados dos surveys do site StackOverflow a fim de identificar padrões e perfis profissionais dos seus usuários utilizando o processo de d escoberta de conhecimento em banco de dados . São aplicadas técnicas de limpeza e pré - processamento dos dados, seguido da clusterização utilizando o algoritmo DBSCAN , valida ção dos padrões gerados e, por fim, a análise e descrição dos resultados encontrados.
Abstract: Question and answer - based knowledge sharing sites have been growing considerably in recent years, both in terms of number of users and content. One of these sites is the StackOverflow , that has more than 1 million members, addressing several topics in the area of information technology. This large volume of information generated by the users on the site , has produced several studies and analyzes of the data that identify patterns, relationships and trends that are only perceived through a deeper analysis . F rom this information you can take important business decisions. However, this analysis is not an easy task. This work analyzes the data from the surveys of the StackOverflow site to identify the patterns and professional profiles of its users using the pro cess of Knowledge Discovery in database. Techniques of cleaning and pre - processing of the data are applied, followed by clustering using the DBSCAN algorithm, validat ion of the generated patterns and, finally, the analysis and description of the results fo und.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/29528
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