Usuários confiáveis em comunidades online: um estudo empírico envolvendo análise de métricas e aprendizado de máquina
| Ano de defesa: | 2014 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2014/02. |
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Usuários confiáveis em comunidades online: um estudo empírico envolvendo análise de métricas e aprendizado de máquinaCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRACIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOCollaborative learningOnline communitiesExpertsReputationBow Tie structureMachine learningAprendizagem colaborativaEspecialistasComunidades onlineReputaçãoEstrutura Bow TieAprendizado de máquinaDissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2014/02.FAPERJOnline communities have become important places for users to exchange information and build knowledge. In these communities, people ask and answer questions, learn with each other, but some problems may occur such as not getting an answer or getting contradictory ones. In order to increase the responsiveness of the communities, it would be important to identify people who are willing to help and who provide good answers in such communities, whom we call reliable users. We investigated various components of online communities and users’ attributes looking for a correlation between these characteristics and the users’ reputation in these communities. After that, we proposed the usage of two machine learning approaches, artificial neural network and clustering algorithm, with the users’ attributes for finding reliable sources. The results show that the usage of an artificial neural network is a good approach as around 90% of the users were correctly identified while the clustering algorithm makes to find groups of reliable users more easily.n/aAs comunidades online tornaram-se lugares importantes para usuários trocarem informações e construírem novos conhecimentos. Nessas comunidades, os participantes geralmente enviam e respondem perguntas, possibilitando aos usuários aprender uns com os outros. Contudo, alguns problemas podem ocorrer, tais como não obter respostas ou mesmo receber respostas erradas. Uma das alternativas para minimizar tais problemas é identificar pessoas que estão dispostas a ajudar e que são capazes de fornecer boas respostas, que neste trabalho as chamamos de usuários confiáveis. Foram investigados vários atributos (métricas) relacionados aos usuários de cinco comunidades online reais, com o objetivo de encontrar quais são as evidências ou dados que permitem dizer quais são os usuários mais confiáveis. Além disto, foi proposto o uso de um modelo e um algoritmo de aprendizado de máquina (uma rede neural artificial e um algoritmo de agrupamento) utilizados com os atributos dos usuários para encontrar os confiáveis das comunidades. Os resultados mostram que a utilização de uma rede neural artificial é uma boa abordagem, pois, cerca de 90% dos usuários foram corretamente identificados como confiáveis. Por outro lado, o algoritmo de agrupamento possibilita encontrar grupos de usuários confiáveis com mais facilidade.Andrade, Leila Cristina Vasconcelos deSiqueira, Sean Wolfgand MatsuiAndrade, Leila Cristina Vasconcelos deSiqueira, Sean Wolfgand MatsuiRevoredo, Kate CerqueiraSampaio, Jonice de OliveiraNunes, Bernardo PereiraProcaci, Thiago Baesso2018-07-10T22:20:10Z2018-07-10T22:20:10Z2014-08-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROCACI, Thiago Baesso. Usuários confiáveis em comunidades online: um estudo empírico envolvendo análise de métricas e aprendizado de máquina. 2014. 101 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2014.http://hdl.handle.net/unirio/11921info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Hórusinstname:Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)instacron:UNIRIO2018-07-10T22:20:10Zoai:localhost:unirio/11921Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio-bc.unirio.br:8080/oai/requestbiblioteca.sid@unirio.bropendoar:2024-12-06T17:58:03.514509Repositório Hórus - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)false |
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