PROCACI, THIAGO BAESSO. Padrões Comportamentais e Feature Learning para Analisar o Prestígio de Usuários em Comunidades Online de Perguntas e Respostas. 28/05/2019. Instituição de Ensino: UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO, Rio de Janeiro Biblioteca Depositária: UNIRIO
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Tese de Doutorado
Padrões Comportamentais e Feature Learning para Analisar o Prestígio de
Usuários em Comunidades Online de Perguntas e Respostas
Autor
Thiago Baesso Procaci (UNIRIO)
Resumo
As comunidades online de perguntas e respostas desempenham um papel importante no contexto da apredizagem informal. Diversas pessoas utilizam estes ambientes colaborativos visando suprir alguma lacuna de conhecimento. Em várias delas, seus membros postam perguntas e podem receber feedbacks confiáveis. Este processo de postagem de perguntas e espera por respostas é denominado social query. Perguntas postadas em comunidades podem ser esclarecidas pelos mais diversos usuários, porém, em alguns casos, podem exigir um feedback especializado. Assim, surge a necessidade de detecção dos tipos de usuários nestas comunidades, com a finalidade de colocar em contato pessoas com dúvidas com outras capacitadas e disponíveis para ajudar. Há dois problemas envolvidos. O primeiro tem relação com a detecção de tipos de usuários, isto é, por meio de algum critério, devemos saber quais são aqueles que têm um grau de competência adequado para esclarecer determinadas questões. O segundo está relacionado com a recomendação de conexões entre questões e pessoas competentes para resolvê-las. O foco desta tese será o primeiro problema. Em síntese, este trabalho visa contribuir na solução do problema de identificação de tipos de usuários, propondo duas abordagens: (i) uma baseada em análises multi-perspectiva; (ii) e outra baseada feature learning. Através das análises multi-perspectivas, elucidou-se comportamentos e características importantes de membros que se destacam em comunidades online, tornando mais fácil a identificação destes. Já as abordagens de feature learning se mostraram excelentes alternativas para a solução do problema, superando abordagens similares do estado da arte.
Palavras-chave:
Comunidades online, Análise de Redes Sociais, Feature Learning, Machine Learning.
