This work focuses on how micro and small companies can take advantage of trending
topics for marketing campaigns. Trending topics are the most discussed topics at the
moment on social media platforms, particularly on Twitter and Facebook. While the access
to trending topics is free and available to everyone, marketing specialists and specific
software are more expensive, therefore small companies do not have the budget to support
those costs. The main goal is to search for associations between trending topics and
companies on social media platforms and HotRivers prototype is designed to accomplish
this. A solution that aims to be inexpensive, fast, and automated. Detailed analyses were
conducted to reduced the time and maximize the resources available at the lowest price.
The final user receives a list of the trending topics related to the target company. For
HotRivers were tested different pre-processing text techniques, a method to select tweets
called Centroid Strategy and three models, an embedding vectors approach with Doc2Vec
model, a probabilistic model with Latent Dirichlet Allocation, and a classification task
approach with a Convolutional Neural Network used on the final architecture. The Centroid
Strategy is used on trending topics to avoid unwanted tweets. In the results stand
out that trending topic Nike has an association with the company Nike and #World-
PatientSafetyDay has an association with Portsmouth Hospitals University. HotRivers
cannot produce a full marketing campaign but can point out to the direction to the next
campaign.Este trabalho foca-se na forma como as micro e pequenas empresas podem tirar partido
dos trending topics para as suas campanhas de marketing. Os trending topics são
os tópicos mais discutidos em cada momento nas redes sociais, particularmente no Twitter
e no Facebook. Enquanto o acesso aos trending topics é gratuito e generalizado, os
especialistas em marketing e o software especifico são dispendiosos, pelo que as pequenas
empresas não têm o orçamento para suportar esses custos. O principal objetivo é
procurar associações entre trending topics e empresas nas redes sociais e para isso foi
criado um protótipo chamado HotRivers. Uma solução que pretende ser acessível, rápida
e automatizada. Foram realizadas análises detalhadas para reduzir o tempo e maximizar
os recursos disponíveis a preço baixo. O utilizador final recebe uma lista dos trending
topics relacionados com a empresa alvo. O HotRivers foi testado com diferentes técnicas
de pré-processamento de texto, um método para selecionar tweets chamado Estratégia
Centroid e três modelos, uma abordagem de vectores embedding com o modelo Doc2Vec,
um modelo probabilístico com Alocação de Dirichlet Latente, e uma abordagem de classificação
com uma Rede Neural Convolucional, selecionada para a arquitetura final. A
Estratégia Centroid é utilizada nos trending topics para evitar tweets indesejados. Nos
resultados destacam-se o trending topic "Nike" que tem uma associação com a empresa
Nike e #WorldPatientSafetyDay que tem uma associação com a Universidade dos Hospitais
de Portsmouth. Embora o HotRivers não possa produzir uma campanha de marketing
completa, pode apontar a direção para a campanha seguinte