Recuperação de Informação Baseada em Conteúdo em Mídias Sociais

• Processo: 15/13346-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2015
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Daniel Yoshinobu Takada Chino
• Supervisor: Christos Faloutsos
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Carnegie Mellon University (CMU), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 14/25125-3 - Tratando o problema da recuperação por conteúdo de objetos complexos em ambientes com hierarquia de dados e multimodalidade, BP.DR
• Assunto(s): Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: complex data | data mining | social networks | Data Mining

Resumo

Serviços de mídias sociais como Facebook, Flickr e Google+ permitem que um usuário compartilhe diversas imagens, vídeos e comentários. Desse modo, ocorre a geração de um grande volume de dados, apresentando um grande desafio para as tarefas de recuperação de informação. Diferentemente de dados convencionais como números e pequenas cadeias de caracteres, não faz sentido comparar imagens e vídeos em seu domínio original. Esse tipo de dado é conhecido como dado complexo. Na literatura, dados complexos são comparados através de buscas por similaridade. Entretanto, o conceito de similaridade não é claro quando os objetos a serem comparados são compostos por objetos que também podem ser comparados por similaridade, por exemplo, um album de fotos de um usuário. Este projeto tem como objetivo desenvolver técnicas para comparar usuários em redes sociais considerando seus compartilhamentos como objetos complexos. O estágio será realizado na Carnegie Mellon University sob supervisão do Prof. Christos Faloutsos.