Titulo Estágio
Twitter app Inteligente
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Laboratório de Redes Neuronais (LARN), DEI-FCTUC
Enquadramento
As mensagens enviadas pelo Twitter (tweets) consistem em conjuntos de até 140 caracteres classificados com uma etiqueta (hashtag). A utilização crescente do Twitter e o volume de mensagens trocadas, potência a sua utilização como sistema de recomendação ou de identificação de tendências.
No entanto, dada a sobrecarga de informação com tendência crescente, os utilizadores sentem muitas vezes dificuldades em distinguir entre os tweets que recebem os que poderão ser mais importantes/urgentes/interessantes. Neste trabalho pretende-se construir uma aplicação de twitter, potencialmente baseada em aplicações abertas já existentes, que forneça serviços mais específicos e personalizados ao seu utilizador, nomeadamente detecção de tweets não desejados (twitter spam) ou ranking de tweets por ler, incorporando feedback do utilizador.
Objetivo
Os principais objetivos do trabalho consistem em:
1)Identificar os parâmetros e modelos que deverão ser considerados na classificação de tweets como spam/interessantes e seu ranking.
2)Desenvolver uma aplicação para ler tweets que incorpore os parâmetros e modelos definidos.
3)Testar com datasets benchmark e utilizadores reais.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1)Revisão do estado da arte e identificação das características relativas ao funcionamento do Twitter Setembro 2016
2)Identificar os parâmetros que deverão ser considerados na classificação de tweets como spam/interessantes e seu ranking. Novembro 2016
3)Definir os requisitos funcionais e a arquitetura do protótipo Dezembro 2016
Plano de Trabalhos - Semestre 2
4)Desenvolver o protótipo Março 2017
5) Testar o protótipo com benchmarks e utilizadores reais Maio 2017
6) Escrita da tese Junho 2017
Condições
Conhecimentos sólidos de programação (Java, Python, C/C++)
Outros conhecimentos específicos em machine learning e reconhecimento de padrões
Observações
Logística @Laboratory of Neural Networks (LARN)
DEI-FCTUC
Orientador
Bernardete Ribeiro, Catarina Silva (bribeiro@dei.uc.pt,catarina@dei.uc.pt)
bribeiro@dei.uc.pt 📩