Propostas de Estágio 2013/2014

DEI - FCTUC
Gerado a 2024-11-21 22:08:18 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

Twitter app Inteligente

Área Tecnológica

Reconhecimento de Padrões

Local do Estágio

DEI - Departamento de Engenharia Informática

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, potencia 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 2013
2) Identificar os parâmetros que deverão ser considerados na classificação de tweets como spam/interessantes e seu ranking.  Novembro 2013
3) Definir os requisitos funcionais e a arquitetura do protótipo  Dez 2013
4) Desenvolver o protótipo  Março 2014

Plano de Trabalhos - Semestre 2

1) Testar o protótipo com benchmarks e utilizadores reais  Maio 2014
2) Escrever relatórios e a tese  Junho 2014

Condições

Conhecimentos sólidos de programação (Java, Python, C/C++)
Outros conhecimentos específicos em machine learning e reconhecimento de padrões

Orientador

Bernardete Ribeiro e Catarina Silva
bribeiro@dei.uc.pt 📩