dc.contributor.advisor | Mergen, Sergio Luis Sardi | |
dc.creator | Rodrigues, Vinicius Aquino | |
dc.date.accessioned | 2022-06-14T15:18:56Z | |
dc.date.available | 2022-06-14T15:18:56Z | |
dc.date.issued | 2016-12-14 | |
dc.date.submitted | 2016 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/24801 | |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa
Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2016. | por |
dc.description.abstract | A research area that has been gaining space is the discovery of trending topics from data
published on the Web. Some works perform the discovery process using relatively complex
algorithms based on machine learning or using large volume of data gathered from internal
databases. The purpose of this work is to show that it is possible to discover relevant topics
through simple strategies and analyzing a small amount of information. To achieve this goal, we
propose a tool called SE Trends (Search Engine Trends), which delegates the time consuming
processing to a search engine. The tool applies information recovery techniques over pages
returned from queries submitted to a search engine. Each term found is classified according
to its importance, and the best classified terms are considered the most important topics. The
experiments show scenarios where SE Trends returns terms that are indeed associated with
issues of national concern. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Recuperação de informação | por |
dc.subject | Palavras tendência | por |
dc.subject | Parsing | eng |
dc.subject | Processamento de texto | por |
dc.subject | Nuvem de palavras | por |
dc.title | Sumarizando informações na web através da identificação de tendências | por |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.description.resumo | Uma área de pesquisa que vem conquistado espaço é a descoberta de tendências a partir
de dados disponibilizados na Web, ou seja, a descoberta de assuntos que despertem maior atenção
por parte de usuários Web. Alguns trabalhos nessa área realizam o processo de descoberta
usando técnicas relativamente complexas baseadas em aprendizado de máquina ou usando um
volume grande de dados obtidos de bases de dados internas. O objetivo deste trabalho é demonstrar
que é possível descobrir assuntos de pertinência através de implementações simples,
analisando uma quantidade baixa de informações. Para isso, o trabalho propõe uma ferramenta
chamada SE Trends (Search Engine Trends), que delega a parte mais onerosa do processamento
a um motor de busca. A ferramenta aplica técnicas de recuperação de informação sobre páginas
retornadas a partir de consultas efetuadas em um motor de busca. Cada termo encontrado
é classificado quanto à sua importância, e termos mais bem classificados são considerados os
assuntos mais relevantes. Os experimentos demonstram cenários em que o SE Trends retorna
termos que realmente estão associados a assuntos de relevância nacional. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |