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Análise de sentimentos para o auxílio na gestão das cidades inteligentes.

Rossi, Rosa Helena Peccinini Silva

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica 2019-06-27

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Análise de sentimentos para o auxílio na gestão das cidades inteligentes.
  • Autor: Rossi, Rosa Helena Peccinini Silva
  • Orientador: Almeida Junior, Jorge Rady de
  • Assuntos: Algoritmos (Classificação); Análise De Sentimentos; Cidades Inteligentes; Mineração De Dados; Classification Algorithms; Data Mining; Sentiment Analysis; Smart Cities
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Notas Locais: Programa Engenharia Elétrica
  • Descrição: Esta Tese tem como objetivo geral inserir a Análise de Sentimentos na gestão das Cidades Inteligentes, possibilitando a implementação de uma ferramenta que disponibilize informações que auxiliem na supervisão e gestão dessas cidades. Dentre os possíveis auxílios que podem ser prestados está a identificação de ações, meios de prevenção e predição de possíveis adversidades nos diversos Domínios de Interesse, além da busca por melhorias na qualidade vida da população, que pode ser feita por meio dessa análise, permitindo que os gestores dessas cidades possam tomar as melhores decisões de acordo com cada cenário. Este trabalho contribui com um novo método cujo o objetivo é o desenvolvimento de um Sistema de Análise de Sentimentos para Auxílio na Gestão das Cidades Inteligentes (ASCI). Esse Sistema é capaz de captar, tratar, processar, filtrar por Domínio de Interesse e avaliar os sentimentos contidos nas informações provenientes dos cidadãos de uma Cidade Inteligente. O método utiliza duas Fases de Mineração de Dados, uma para a classificação dos Domínios de Interesse e outra para a Análise de Sentimentos. Para o estudo de caso foi implementado o método ASCI por meio do qual são captadas informações provenientes da população de uma determinada região da cidade de São Paulo, por meio da Rede Social Twitter. Também foi realizado um estudo de classificação de sentimentos no Domínio específico do Transporte, no qual também foram utilizados, e tiveram seu desempenho avaliado, os classificadores do tipo Linear SVC, Logistic Regression, Multinomial Naive Bayes e Random Forest Classifier para identificar os sentimentos positivos, neutros e negativos dos tweets captados. Os dados foram avaliados usando duas técnicas de extração de características de texto: Bag of Words e TF-IDF. O método ASCI desenvolvido nesta Tese contribui de maneira relevante para a área de Análise de Sentimentos, uma vez que os resultados obtidos foram satisfatórios quando aplicado em cenários de Domínios de Interesse das Cidades Inteligentes.
  • DOI: 10.11606/T.3.2019.tde-16092019-110422
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica
  • Data de criação/publicação: 2019-06-27
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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