UFS › SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas São Cristóvão, 19 de Outubro de 2020


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Banca de DEFESA: THIAGO DE OLIVEIRA LIMA
07/10/2019 13:19


Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: THIAGO DE OLIVEIRA LIMA
DATA: 23/10/2019
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de Seminários
TÍTULO: Big Data Science Experimental para Efetividade da Mineração de Opiniões de Turistas: Uma Abordagem Geral e Sustentável
PALAVRAS-CHAVES: Mineração de Opinião, Turismo Sustentável, LSTM, Experimento Controlado e Deep Learning
PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

Contexto: O turismo é considerado um dos maiores segmentos econômicos do mundo. No Brasil, o mercado de viagens é responsável por mais de 8% da economia e gera emprego para cerca de 7 milhões de trabalhadores, de acordo com dados divulgados pelo Ministério do Turismo, em março de 2019. As redes sociais vem sendo um instrumento fundamental no processo de decisão de compra do novo turista, o turista 2.0. Além disso, estudos recentes constataram que este turista costuma pesquisar sobre experiência de outros viajantes antes de efetivar a compra. Por outro lado, existe uma preocupação mundial latente sobre as práticas de desenvolvimento sustentável. No âmbito mundial, a Organização das Nações Unidas (ONU) estabeleceu um conjunto de 17 objetivos sustentáveis que devem ser implementados por todos os países do mundo durante os próximos 15 anos. No Brasil, também foi criada a norma 15.401 da ABNT, a qual traça um conjunto de 18 dimensões para o desenvolvimento turístico sustentável. Este também tem sido um fato a ser considerado por uma parcela de turistas para planejar suas viagens, priorizando hotéis sustentáveis. Objetivo: O objetivo deste projeto é criar um dicionário para classificação de aspectos sustentáveis e avaliar, por meio de um processo experimental, a eficácia e eficiência dos algoritmos TC-LSTM e AT-LSTM com o apoio deste dicionário, no contexto das opiniões sobre os hotéis de Sergipe, postadas nos sites de reservas TripAdvisor e Booking, além de comparar as evidências encontradas com os resultados publicados na literatura. Método: Inicialmente, foi executado um mapeamento sistemático, como forma de identificar e sistematizar as principais abordagens, técnicas e algoritmos usados para mineração de opiniões. Em seguida, foi realizado um experimento preliminar que comparou as principais técnicas encontradas durante a execução do mapeamento sistemático e a rede neural LSTM. Ato contínuo, foi realizado um estudo exploratório sobre o dicionário contextualizado com aspectos sustentáveis criado nessa pesquisa, o CM-SAHR. Também foi planejado e executado mais um experimento cuja meta foi analisar a eficiência e eficácia dos algoritmos TC-LSTM e AT-LSTM, com uso do modelo Word2Vec. Por fim, foi planejado e executado um experimento final, para comparar os mesmos algoritmos do primeiro experimento com uso dos modelos Glove, Fasttext e Wang2Vec. Resultados: (a) Dicionário contextualizado com aspectos sustentáveis, o CM-SAHR; (b) O algoritmo AT-LSTM apresentou os melhores resultados para os modelos Glove e o Word2Vec. No entanto, não tivemos resultados conclusivos que mostrassem diferenças representativas entre os algoritmos, quando aplicados aos modelos Wang2Vec e Fasttext. Conclusão: A eficácia alcançada pelo algoritmo AT-LSTM, para os modelos Word2Vec e Glove, torna-o uma opção a ser considerada para mineração de opiniões com base em aspectos específicos do turismo e nichos de mercado peculiares.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2227110 - METHANIAS COLACO RODRIGUES JUNIOR
Interno - 2027113 - ANDRE BRITTO DE CARVALHO
Externo à Instituição - MANOEL GOMES DE MENDONÇA NETO

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