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Title: Um modelo para direcionamento de perguntas no contexto de redes sociais.
Other Titles: A model for directing questions in the context of social networks.
???metadata.dc.creator???: SOUZA, Cleyton Caetano de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: COSTA, Evandro de Barros.
ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: MARINHO, Leandro Balby.
???metadata.dc.contributor.referee2???: FREITAS, Frederico Luiz Gonçalves de.
Keywords: Redes Sociais;Modelos Computacionais e Cognitivos;Direcionamento de Perguntas - Redes Sociais;Sistemas de Recomendação;Informação Online;Roteamento de Perguntas;Social Networks;Computational and Cognitive Models;Targeting Questions - Social Networks;Recommendation Systems;Online Information;Query Routing
Issue Date: 25-Feb-2013
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: SOUZA, Cleyton Caetano de. Um modelo para direcionamento de perguntas no contexto de redes sociais. 2013. 85f. (Dissertação) Mestrado em Ciência da Computação, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2013. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11494
???metadata.dc.description.resumo???: As Ferramentas de Busca nem sempre são o meio mais eficiente para obtenção de informação online. Alguns tipos de necessidades por informação são reconhecidamente mais bem resolvidos por pessoas. Uma alternativa para esses tipos de problema e a consulta social, que consiste na pratica de compartilhar um problema, na forma de uma pergunta. com os contatos das Redes Sociais c aguardar respostas. Entretanto, uma pergunta publica pode não ser a estratégia mais eficiente para obter uma resposta correta rapidamente. Devido as características do funcionamento de Redes Sociais como Twitter e Facebook, direcionar a pergunta para um individuo especifico torna a consulta social mais eficiente, pois praticamente garante que o outro individuo vera a pergunta. entretanto identificar esse individuo como mais apto a prover rapidamente a resposta correta pode não ser trivial. Neste trabalho e proposto um Modelo para o Direcionamento de Perguntas no Contexto de Redes Sociais, que utiliza uma técnica de recomendação cujo objetivo e caracterizar a capacidade dos contatos do autor da pergunta de responde-la de forma correta e rápida. Um dos diferenciais deste trabalho e o fato dessa recomendação ser considerada um problema de Tomada de Decisão com Múltiplos Critérios. O modelo é proposto para o contexto do Twitter, uma das Redes Sociais mais populares atualmente, na qual a maior parte das perguntas publicadas não é respondida. Para validar o modelo proposto, foi planejado um experimento a partir do qual foi avaliada a capacidade do modelo de predizer a relevância (no sentido de utilidade e agilidade) de respostas dadas por usuários no Twitter. Foram obtidos resultados promissores. dentre os quais se destaca o fato de que em mais de 60% dos 160 casos o modelo foi capaz de predizer o ordenamento exato de relevância.
Abstract: Search Engines are not always the most efficient way to get information online. Some types of information needs are better solved by people. An alternative to these types of problem is the social query, which is the practice of sharing a problem, in the form of a question, with the contacts of Social Networks and waiting for answers. However, a public query may not be the most efficient strategy to get a correct answer quickly. Due to the characteristics of the Social Networks like Twitter and Facebook, directing the question to a specific user apparently makes the process more efficient because guarantees the other individual will see the question, however identify someone as better able to quickly provide the correct answer is not always trivial. In this paper, it is proposed a Model for Query Routing in the Context of Social Networks, a recommendation technique that aims to characterize the ability of the contacts of the questioner to answer his question correctly and quickly. One differential of this work is that recommendation is considered a problem of Decision Making with Multiple Criteria. In addition, the model is proposed for the context of Twitter, one of most popular social networks and where most of the questions published is not answered. To validate the proposal was designed an experiment where we evaluated its ability to predict the relevance (in the sense of utility and agility of response) of the answers given by users on Twitter. Among the promising results, we highlight, statistically, the model was able to predict the exact rankings of relevance in more than 60% o f the 160 cases.
Keywords: Redes Sociais
Modelos Computacionais e Cognitivos
Direcionamento de Perguntas - Redes Sociais
Sistemas de Recomendação
Informação Online
Roteamento de Perguntas
Social Networks
Computational and Cognitive Models
Targeting Questions - Social Networks
Recommendation Systems
Online Information
Query Routing
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11494
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