Análise de sentimentos baseada em aspectos usando aprendizado semissupervisionado em redes heterogêneas

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1 Universidade de São Paulo Biblioteca Digital da Produção Intelectual - BDPI Departamento de Ciências de Computação - ICMC/SCC Comunicações em Eventos - ICMC/SCC Análise de sentimentos baseada em aspectos usando aprendizado semissupervisionado em redes heterogêneas Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, III, 2015, Petrópolis. Downloaded from: Biblioteca Digital da Produção Intelectual - BDPI, Universidade de São Paulo

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3 3rd SYMPOSIUM ON KNOWLEDGE DISCOVERY, MINING AND LEARNING October 13th to 15th, 2015 Petrópolis RJ Brazil PROCEEDINGS Organization Fluminense Federal University UFF National Laboratory for Scientific Computing LNCC Federal Center of Technological Education of Rio de Janeiro CEFET/RJ Local Organization Chair Alexandre Plastino, UFF Program Committee Chairs Sandra de Amo, UFU Leandro Balby Marinho, UFCG Steering Committee Chairs André Ponce de Leon F. de Carvalho, ICMC-USP Wagner Meira Jr., UFMG Support Brazilian Computer Society SBC International Association for Statistical Computing IASC ISSN:

4 S989 Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (3.: 2015: Petrópolis, RJ). Proceedings / 3rd Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning ; Alexandre Plastino, Sandra de Amo, Leandro Balby Marinho, editors ; Universidade Federal Fluminense, Laboratório Nacional de Computação Científica, Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio de Janeiro, organizadores. Petrópolis : [s.n.], p. Evento realizado de 13 a 15 de outubro de ISSN Mineração de dados. 2. Aprendizagem de máquina. 3. Ciência da Computação. I. Plastino, Alexandre. II. Amo, Sandra de. III. Marinho, Leandro Balby. IV. Universidade Federal Fluminense. V. Laboratório Nacional de Computação Científica. VI. Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio de Janeiro. VII. Título. CDD (21. ed)

5 Table of Contents A Social Approach for the Cold-Start Issue on Recommender Systems Based on the Extraction and Analysis of Web Resources...10 Antonio Felipe P. Bezerra, Julio Cesar Duarte Predicting Student Dropout: A Case Study in Brazilian Higher Education...18 Allan Sales, Leandro Balby, Adalberto Cajueiro An Effective Strategy for Feature Selection in High-Dimensional Datasets Mariana Tasca, Alexandre Plastino, Celso Ribeiro, Bianca Zadrozny Preparação de Dados Longitudinais: Estudo de Caso em Envelhecimento Humano...34 Caio Eduardo Ribeiro, Luis Enrique Zárate Aprendendo a Ranquear com Boosting e Florestas Aleatórias: Um Modelo Híbrido...42 Clebson Sá, Marcos Gonçalves, Daniel Sousa, Thiago Salles Padrões de Alta Utilidade em Relações N-árias Fuzzy...50 Loïc Cerf Initialization Heuristics for Greedy Bayesian Network Structure Learning Walter Perez, Denis Mauá Social PrefRec Framework: Leveraging Recommender Systems Based on Social Information Crícia Z. Felício, Klérisson Paixão, Guilherme Alves, Sandra de Amo From the Sensor Data Streams to Linked Streaming Data. A Survey of Main Approaches Kathrin Rodríguez, Noel Moreno, Marco Antonio Casanova Analyzing the Correlation Among Traffic Loop Sensors to Detect Anomalies in Traffic Loop Data Streams...82 Gustavo Souto, Thomas Liebig

6 Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos Usando Aprendizado Semissupervisionado em Redes Heterogêneas (SHORT PAPER)...90 Ivone Penque Matsuno, Rafael Rossi, Ricardo Marcacini, Solange Rezende Mineração de Preferências do Usuário em Textos de Redes Sociais usando Sentenças Comparativas (SHORT PAPER) Fabíola S. F. Pereira, Sandra de Amo

7 3 rd KDMiLe Proceedings ISSN October 13-15, 2015 Petrópolis, RJ, Brazil KDMiLe:11 á s t t s s s t s s r 3 ss r s s t r ê s P ts 1,2 ss 1 r r st t t ê s t át s t çã P r s 2 rs r t r ss r s str t á s t t s s s t s é ssí s r s t t s t r t r 1 q â r s st r r 3 t rt r s 1 st t s t 3 r 3 áq r r q r r r t s ssí s s t s r t r s t r s s q t r s çã t ár s r s st ss st tr é r st r r 3 s ss r s q t r r t s r çõ s ú r t t r r s t r é s t q t r r r s s t t s r çã s s t s s r s t s 1 r t s r q r r st té r s t s r ss r s t t s q r r s r s t r s t s r t rs r r2 r t s t s t 2st s 1t t s s 2 r s á s s t t s r 3 áq r s t r ê s r s tr s r á s t t s s ss r r r s t t t s t 1t s s t t tr st ss çã é r 3 s t t í t s s t t s t ç t í s t ç ss s s s s ã sã 1 r s r çõ s s r t r s s t s r t s r ç s s s r q t 1 stê s t t s r t s r s t s st t s s t 1t s s s t P r 1 s t ç st st t sã s tr r t é rrí t s ã s t tr t é ss ã r r s s t s r t s tr r t t q stã t sã t P r r ss t ár r st á s t t s s s t s q t 3 à t sã r r çõ s s s í s s r s t t s t s r t s r ç P ré é r ss s 1 s r é 3 r t s tr s s r ss r s 1 r çã té s Pr ss t t r P r 3 áq r 1tr çã s t s ss çã s t t s s tr s q 1 r r 3 ã s r s r t sã s s ó s r t r t t é 3 r t tó é st r t r s st r r s s t s t s st s t s sã t 3 s r r r s t t s t t s t r s r q á r r ú r q tó s t 3 r st r r s s t s t s ã t r r s t s s t s tór s r P r 1 r r t t r s t t s t s st r 3 r t s t t r r s rr r t q 1 á s r t 1t í çã P r á ár s q st s t s ã stá s í 2 s s r2 r 90

8 3 rd KDMiLe Proceedings ISSN October 13-15, 2015 Petrópolis, RJ, Brazil P ts ss r 3 á s tr s q 1 r r 3 s r s t 3 P r 1tr r tr t s r t s s t 1t s ss çã s t s é s ss s tr t s t P r 1 s t s r t sã r r s t s r s st t s t s ér s t s ss s s t s sã r t s s s ár s r st r r t r r ss r q t q s t s s t 1t s r á s s ár s t é r t 1 s s t s t s q s s t s t é ss t r r ss r q s t t s t s ã st s r t r rá t s tr s 1 r s rç ss r t r r t t 1t s t P t t st ss st tr é r st r r P s t s t t Pr t t r s t r s q t 3 r 3 s ss r s t t r ss çã s t s q t r ss çã s t t s s t s t é t 3 r s q t 1 s r t r t s r 3 r r 3 r r çã rót s r s t r ê s r P sã t r s rs s t s r çõ s ért s ú r tr t s íst s t s s t s t t r s r 3 é s r çã r çã 1 s r t s r s r çõ s t ó s tr s ért s r P 1 r t t t r s t s r ss r s t t s q r r s r s P P P P P P t t s s r t s í t r r r s t s s r sõ s á s s tí s s r ss t s í r s r 1tr r õ s r r s t s tr O = (e i,a ij,s ij ) q e i é t i r t s r ç a ij é s t j r r t i s ij é r s t t r çã s t a ij t e i r 1 s t t tr s st tr t é r çã ré r r q t r 3 é t çã s t s ss çã s r s t s s t t s r r t s à t r r st P s t s t t Pr t r t r s t r s t 3 r t r ê st r s t s A {a 1,...,a r } tr t s r t s G {g 1,...,g q } t s s t s à s t s r t r s T {t 1,...,t g } t s s s t s ss s r str r s r st s sê r s ç s r çõ s s t q tr t r t stá r s t q t r rr s s t ç s t q r st s t s à s t s sã t r s st s r s st t s r s t s ér s t s çã t 1t á s tr t s r t s sã 1tr í s s s t ç s r s t r ê s tát P r 1 r s ês s t t t st é ssí t r str t r str r s rr t t r r P P r s t r s sã r s 1tr í s s t 1t s s s st r s r s çõ s rt s çõ s r s ós r t r ê r ss ç r t r 3 s s s r s ss s ss s q q q t s t s á r t r 3 r P r çã ss s rót s r t r s 1t sã q r st ét Pr t s rt t t r s t r s ss t q é s r t s st rt r st t r P r t s r q A = A L A U é t ért s t s t q A L é t s t s r t s A U é t s t s ã r t s q t X r r s s t ért s r q r ért a i st r t ért 2 s s r2 r 91

9 3 rd KDMiLe Proceedings ISSN October 13-15, 2015 Petrópolis, RJ, Brazil x j w(a i,x j ) 1 0 x j a i p(a i,x j) = w(a i,x j)/ a k A p(x j,a i) = w(a i,x j)/ x k X w(a k,x i) w(a i,x k ) F A L F A U F X P A = L A L P A L A U P A L X P A U A L P A L A L P A U X P XA L P XA U P XX F A L F A U F X F A L F A U X F X F A L X F A L Y P P XA L F A U F X Y P AL A L P A L A U P A U A L P A L A L F A U P XX X F X P XA L F A L +P XA U F A U X F A U P A U X F X F A L P A L X F X F A L Y L X X

10 3 rd KDMiLe Proceedings ISSN October 13-15, 2015 Petrópolis, RJ, Brazil P ts ss r 3 s r r sõ s ês s r t s s 3 s P t t 1tr çã tr t s r t s r 3 r rr t t r r P r 74 tr t s st s r str t r s r t s ê s s tát s çã é s t 1 rt é s r çã r 3 s 10 s r ss r 3 s ss r s r P s q tr t str s r t s s s t r t {1%, 10%, 20% e 30%} t tr t t r çã çã r 3 s s 1 s r s r s 1 s ã r t s r rt r P r P r r s r s q t 3 90% s r t s t r çã çã r 3 s r t 2 s r r çã 3 q st r t r r tr çã r tr t r ss s r à r P "# $ %$ &$ % "# $ %$ &$ r çã t 1 rt tr P r s r s s r s t s 1 r t s r s t s q r r q r r st P s t 3 q t t r r 1 s r t s té r s t s t t s r s r s á s st tíst t 3 t st t t ã r ç s t tr s s r s q sã t 3 s 10% s s r t s r P Õ st tr r st r P s t s t t Pr t r t r s t r s q r t t r s t s ss r r s t t s t s r 3 s ss r s ã á t r t r r q 1 r r s t r ê s r á s s t t s s s t s s r s t s r r s t s q st é r ss r tr s t çõ s r çõ s r tr s t r s r s r r tr s str té s r 3 s ss r s t 1t s s r t s í rt s s t r s r t t r r str té r 3 t r r r t çã str çã tr s í s t s s r t s s t r s r à P P Pr ss s P PP Pr t Pr 1í r r s t st tr r s t 1tr t t t t r r r Pr é 3 r rtí rtí 3 á r r ñ ó 3 r s r s t r s r s s t t 2s s t s t r r t r r s t s t t r r s t t 2s s r 2 P s rs P t s P s P r r ts s r t s s t s s t t 2s s Pr ss s 3 r t r r r t r t s rt t t r s t r s r t 1t ss t Pr 2 s t t r s r t t r s Pr s t s r 2 P s rs 2 s s r2 r 93