Business relationship network model from social reactions data

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Tsutsumi, Diego Paolo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes sociais on-line
Redes sociais
Comunidades - Organização
Opinião pública
Previsão social
Previsão
Cooperação institucional
Online social networks
Social networks
Community organization
Public opinion
Social prediction
Forecasting
Institutional cooperation
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Ciência da Computação
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4936
Resumo: One of the primary ways to expand a business or to keep it stable during a crisis is to create partnerships with other companies. With that, this study presents results regarding a new data model, which explores user reactions on social media to indicate strategic business partnerships. There are three main contributions of this study to the literature: (i) a business relationship network model; (ii) a business community detection algorithm; and (iii) a business outlier detection algorithm; The evaluation of the contributions was performed exploring real data of approximately 280 million user reactions on Facebook. Contributing to the literature, this Master Thesis produced three full papers, one in the Journal of Internet Services and Applications (TSUTSUMI et al., 2019), and two in proceedings, Web Intelligence (TSUTSUMI; SILVA, 2018) and CoUrb (TSUTSUMI et al., 2018). Results suggest that business partnership recommendation is possible using the information available in social media.
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