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Recuperação de Informação Baseada em Conteúdo em Mídias Sociais

Processo: 15/13346-8
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2015
Vigência (Término): 30 de setembro de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Agma Juci Machado Traina
Beneficiário:Daniel Yoshinobu Takada Chino
Supervisor no Exterior: Christos Faloutsos
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : 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

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.