SISTEMA DE MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS DIGITAIS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

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1 FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO SISTEMA DE MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS DIGITAIS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Marco Aurélio Beber Orientador: Roberto Heinzle

2 ROTEIRO DA APRESENTAÇÃO 1. Introdução; 2. Objetivos; 3. Fundamentação teórica; 4. Especificação do sistema; 5. Ferramentas e técnicas utilizadas; 6. Operacionalidade do sistema; 7. Resultados e discussão; 8. Conclusão; 9. Extensões.

3 INTRODUÇÃO Redes sociais digitais; Usuários geram conteúdo; Volume de dados; Filtro de conteúdo; Informação relevante.

4 OBJETIVO GERAL Sistema de filtro de conteúdo utilizando rede neural artificial.

5 OBJETIVOS ESPECÍFICOS Construir um mecanismo de monitoramento das publicações do Twitter; Construir uma rede neural baseada nos interesses do usuário; Realizar o filtro das publicações através da rede neural artificial.

6 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Redes sociais digitais Conceito Ator; Conexão.

7 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Redes neurais artificiais Conceito Inspiração biológica; Reconstrução de padrões.

8 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Redes neurais artificiais Neurônio artificial Valores de entrada, somatória, resultado. Fonte: TATIBANA;KAETSU (2000?)

9 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Redes neurais artificiais Aprendizado Supervisionado; Não supervisionado; Híbrido.

10 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Redes neurais artificiais Rede de Hopfield Memória associativa. Fonte: ROSEN (2009)

11 SISTEMA ATUAL Filtro por palavras-chave; Origem das publicações.

12 TRABALHOS CORRELATOS Dallo(2013) desenvolveu um sistema que classifica o conteúdo de páginas da web usando uma RNA.

13 TRABALHOS CORRELATOS Holt(2013) criou um sistema que monitora o Twitter a partir de palavras-chave.

14 TRABALHOS CORRELATOS Martins e Coello(2010) fazem o uso de uma ontologia e de uma rede neural artificial para filtrar documentos.

15 ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA Requisitos funcionais

16 ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA Requisitos não funcionais

17 ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA Diagrama de caso de uso

18 ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA Diagrama de atividades - Treinamento da RNA

19 ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA Diagrama de atividades - Treinamento da RNA

20 ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA Diagrama de atividades - Filtro de conteúdo

21 ESPECIFICAÇÃO DO SISTEMA Diagrama de atividades - Filtro de conteúdo

22 TÉCNICAS E FERRAMENTAS UTILIZADAS Node.js; Backbone.js + Underscore.js; TwitterBootstrap; MongoDB; Rede neural artificial.

23 OPERACIONALIDADE DO SISTEMA Página inicial do sistema

24 OPERACIONALIDADE DO SISTEMA Página de cadastro de usuário

25 OPERACIONALIDADE DO SISTEMA Página de interesses

26 OPERACIONALIDADE DO SISTEMA Página de cadastro de interesses

27 OPERACIONALIDADE DO SISTEMA Página de treinamento de interesses

28 OPERACIONALIDADE DO SISTEMA Página de visualização de conteúdos

29 RESULTADOS E DISCUSSÃO

30 RESULTADOS E DISCUSSÃO

31 CONCLUSÃO Melhor entendimento das técnicas; Conhecimento na plataforma Node.js; Limitações; 400 palavras-chave; Objetivos alcançados.

32 EXTENSÕES Filtrar conteúdos de outras redes sociais digitais; Filtrar imagens presentes nas redes sociais digitais; Utilizar ontologia para aprimorar o filtro de conteúdos; Utilizar algoritmo genético para seleção dos 400 melhores termos para pesquisa.

33 DEMONSTRAÇÃO DO SISTEMA