Classificação de sentimentos em texto com definição de perfis de usuários móveis para redes de próxima geração

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dc.contributor.advisor-co1Silva, Nádia Félix Felipe da
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7864834001694765eng
dc.contributor.advisor1Borges, Vinicius da Cunha Martins
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6904676677900593eng
dc.contributor.referee1Borges, Vinicius da Cunha Martins
dc.contributor.referee2Silva, Nádia Félix Felipe da
dc.contributor.referee3Rosa, Thierson Couto
dc.contributor.referee4Immich, Roger Kreutz
dc.creatorMorais, Leonardo Pereira de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7128444013717885eng
dc.date.accessioned2020-04-08T10:39:50Z
dc.date.issued2020-02-27
dc.description.abstractThe accelerated growth of applications and scenarios with different requirements and characteristics, has leveraged the demand for a mobile Internet service with better performance in the next generation of wireless and mobile networks (5G and 6G networks), at the same time that the network resources like spectrum does not increase in the same proportion. Therefore, achieving quality and good experience for users of futuristic mobile networks becomes a challenging task. Technologies of softwarization aim to flexible the wireless networks and transformed them into more versatile networks, helping to minimize the challenges of the next generations. The study of user behavior enables defining profiles of mobile users, allowing take full advantage the versatility for next generation wireless networks. The influence of feeling in the use of wireless and mobile networks is few investigated in definition of the profile of the mobile user. This work aims to define profiles of wireless users of the next generation using sentiment classification in texts from WhatsApp using deep neural networks and Lexicon approach for this task. Results presented in Lexicon of higher feelings as RNP in the task of classification of feelings in text, obtaining as accuracy values for positive and negative classes of 78% and 72%, respectively.As the result of the Association Rules for the first proposed scenario presents inconclusive results. In the second scenario, the results show a strong relationship between feeling and data consumption, a relationship present in 51.8% of users. Thus, to characterize a profile that has a tendency towards high data consumption with a positive feeling with a confidence of 83%.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Onia Arantes Albuquerque (onia.ufg@gmail.com) on 2020-04-08T00:51:55Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leonardo Pereira de Morais - 2020.pdf: 4389492 bytes, checksum: 80f5025edc80d8c5c3cba58f42cd3671 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2020-04-08T10:39:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leonardo Pereira de Morais - 2020.pdf: 4389492 bytes, checksum: 80f5025edc80d8c5c3cba58f42cd3671 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.resumoO crescimento acelerado de aplicações e cenários com distintos requisitos e características, tem alavancado a demanda por um serviço de Internet móvel com melhor desempenho na próxima geração de redes sem fio e móvel (redes 5G e 6G), ao mesmo tempo em que os recursos de rede como espectro não aumentam na proporção dessa crescente demanda. Portanto, alcançar qualidade e boa experiência aos usuários nas redes móveis futuristas se tornou uma tarefa desafiadora. Tecnologias de softwarization de redes visam flexibilizar e tornar as redes mais versáteis, contribuindo para minimizar os desafios das redes de próxima geração. O estudo do comportamento do usuário possibilita definir perfis de usuários móveis, permitindo usufruir da flexibilidade oferecida por essas tecnologias habilitadoras das redes sem fio de próxima geração. Um dos aspectos pouco investigados na definição do perfil do usuário móvel é a influência do sentimento na utilização das redessem fio e móveis. Este trabalho visa definir perfis de usuários de redes sem fio de próxima geração através da classificação de sentimentos em textos do WhatsApp utilizando Redes Neurais Profundas e Abordagens Léxicas de Sentimentos para esta tarefa. Resultados apresentam o Léxico de Sentimentos superior as RNP na tarefa de classificação de sentimentos em texto, obtendo como acurácia para classes positivas e negativas de 78% e72%, respectivamente. Regras de associação caracterizam perfis de usuários móveis correlacionando sentimentos com dados de utilização de rede sem fio, reconhecendo padrões de comportamento do usuário. Como resultado de Regras de Associação para o primeiro cenário proposto apresenta resultados não conclusivos. No segundo cenário, os resultados mostraram relação forte entre sentimento e consumo de dados, relação presente em51,8% dos usuários. Assim, caracterizando um perfil que apresenta uma tendência para alto consumo de dados com sentimento positivo com uma confiança de 83%.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationMORAIS, Leonardo Pereira de. Classificação de sentimentos em texto com definição de perfis de usuários móveis para redes de próxima geração. 2020. 89 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2020.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/10501
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectRedes 5Gpor
dc.subjectAnálise de sentimentospor
dc.subjectPerfis de usuáriospor
dc.subjectRedes sem fio de próxima geraçãopor
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpor
dc.subject5G networkseng
dc.subjectSentiment analysiseng
dc.subjectUser profileseng
dc.subjectNext generation wireless networkseng
dc.subjectNatural language processingeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOeng
dc.titleClassificação de sentimentos em texto com definição de perfis de usuários móveis para redes de próxima geraçãoeng
dc.title.alternativeText sentiment rating for user profiling in 5g networkseng
dc.typeDissertaçãoeng

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