2 research outputs found
What's happening? : uma plataforma de eventos
Os eventos são uma presença constante no nosso dia a dia e são divulgados através dos meios de
comunicação, anúncios publicitários ou através de conversas entre amigos. A era digital trouxe
consigo uma data de mudanças significativas no mundo das comunicações e consequentemente, a
divulgação de eventos é facilitada devido às redes sociais que desempenham um papel importante
na proliferação destes. No entanto, a procura de eventos, quer no tempo ou no espaço, não é uma
tarefa fácil nos dias que correm. Apesar da evolução tecnológica ter permitido a criação de novas
plataformas para divulgação de eventos, ainda existe dificuldade em saber o que está a acontecer
em redor da nossa localização. Atualmente, um grande número de eventos sociais é criado e
promovido nas redes sociais. Com o aglomerado de informação que estas redes geram, a
experiência de procurar eventos não é a mais consistente para o utilizador porque os resultados
obtidos nem sempre refletem os interesses do utilizador. Este trabalho propõe um novo conceito
para uma plataforma de divulgação de eventos, intitulada de What’s Happening? com o objetivo
de melhorar a experiência do utilizador na procura e recomendação destes. Em particular, é
proposta uma arquitetura para a plataforma que utiliza técnicas de machine learning para
classificar eventos provenientes de redes sociais populares, e.g. Facebook, com o objetivo de os
categorizar. Tendo em conta que os serviços utilizados para a obtenção de eventos apresentam
modelos de dados diferentes, é proposta a ontologia LODSE (Linking Open Descriptions of Social
Events), tendo como base a ontologia LODE (Linking Open Descriptions of Events), com o
objetivo de facilitar a integração dos dados obtidos dos serviços externos, modelar um evento
social para ser posteriormente classificado e melhorar a classificação de eventos. Como forma de
validação das técnicas de machine learning na arquitetura proposta bem como o modelo de dados
criado a partir da ontologia LODSE, foram realizadas duas avaliações experimentais. A primeira
avaliação experimental demonstrou que o melhor algoritmo para classificar os datasets de eventos
criados é o Random Forest obtendo 83,33% de eventos corretamente classificados. A segunda
avaliação experimental demonstrou que o modelo de dados baseado na ontologia LODSE traz
benefícios na classificação de eventos demonstrando uma melhoria de 12,4% de eventos
corretamente classificados bem como uma melhoria de 5,9% no tempo de processamento quando
comparado com o modelo de dados baseado na ontologia LOD
What's happening? : uma plataforma de eventos
Os eventos são uma presença constante no nosso dia a dia e são divulgados através dos meios de
comunicação, anúncios publicitários ou através de conversas entre amigos. A era digital trouxe
consigo uma data de mudanças significativas no mundo das comunicações e consequentemente, a
divulgação de eventos é facilitada devido às redes sociais que desempenham um papel importante
na proliferação destes. No entanto, a procura de eventos, quer no tempo ou no espaço, não é uma
tarefa fácil nos dias que correm. Apesar da evolução tecnológica ter permitido a criação de novas
plataformas para divulgação de eventos, ainda existe dificuldade em saber o que está a acontecer
em redor da nossa localização. Atualmente, um grande número de eventos sociais é criado e
promovido nas redes sociais. Com o aglomerado de informação que estas redes geram, a
experiência de procurar eventos não é a mais consistente para o utilizador porque os resultados
obtidos nem sempre refletem os interesses do utilizador. Este trabalho propõe um novo conceito
para uma plataforma de divulgação de eventos, intitulada de What’s Happening? com o objetivo
de melhorar a experiência do utilizador na procura e recomendação destes. Em particular, é
proposta uma arquitetura para a plataforma que utiliza técnicas de machine learning para
classificar eventos provenientes de redes sociais populares, e.g. Facebook, com o objetivo de os
categorizar. Tendo em conta que os serviços utilizados para a obtenção de eventos apresentam
modelos de dados diferentes, é proposta a ontologia LODSE (Linking Open Descriptions of Social
Events), tendo como base a ontologia LODE (Linking Open Descriptions of Events), com o
objetivo de facilitar a integração dos dados obtidos dos serviços externos, modelar um evento
social para ser posteriormente classificado e melhorar a classificação de eventos. Como forma de
validação das técnicas de machine learning na arquitetura proposta bem como o modelo de dados
criado a partir da ontologia LODSE, foram realizadas duas avaliações experimentais. A primeira
avaliação experimental demonstrou que o melhor algoritmo para classificar os datasets de eventos
criados é o Random Forest obtendo 83,33% de eventos corretamente classificados. A segunda
avaliação experimental demonstrou que o modelo de dados baseado na ontologia LODSE traz
benefícios na classificação de eventos demonstrando uma melhoria de 12,4% de eventos
corretamente classificados bem como uma melhoria de 5,9% no tempo de processamento quando
comparado com o modelo de dados baseado na ontologia LOD