Espaços de similaridade de conteúdos de mídia gerados a partir de dados de usuários em redes sociais online
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Autor(es)
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Olga Nikolaevna Goussevskaia
Jussara Marques de Almeida
Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo
Jussara Marques de Almeida
Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo
Resumo
Os atuais formatos de mídia, combinados com a capacidade atual de armazenamento dos computadores e de serviços de streaming permitem que as pessoas acessem milhões de músicas e vídeos, através dos mais diversos dispositivos. No entanto, a navegação por estes conteúdos ainda é fortemente baseada em listas sequenciais, sendo estas organizadas em ordem alfabética ou hierárquica. Essa forma de organização tende a dificultar a visualização, principalmente quando se tratam de milhares ou milhões de itens. Este trabalho tem como objetivo caracterizar o comportamento de usuários de redes sociais online focadas em mídia e, através destes dados, construir e avaliar uma estrutura de dados que permita novas formas de navegação, visualização e análise de coleções de mídia pessoais. A partir desta caracterização, geramos uma estrutura de dados utilizando algoritmos de embedding de grafos. Por fim, avaliamos quantitativamente e qualitativamente os diferentes espaços de similiaridade gerados.
Abstract
Assunto
Embedding de grafos, Computação, Redes sociais on-line, Redução de dimensionalidade
Palavras-chave
Embedding de Grafos, Redes Sociais Online, Redução de Dimensionalidade, Caracterização de Dados