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Banca de TCC: Mauro Rosa de Britto
por Marilton Sanchotene de Aguiar, 2 anos, 315 dias atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2014/1)

Técnicas De Inteligência Artificial Na Epidemiologia: Rastreando A Gripe Através Do Twitter
por
Mauro Rosa de Britto

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Anderson Priebe Ferrugem (orientador)
Prof. Marilton Sanchotene de Aguiar
Prof. Ricardo Matsumura de Araújo

Data: 16 de Julho de 2014

Hora: 15:00h

Local: Pós 1, FAT

Resumo do Trabalho:
O objetivo deste trabalho é verificar a validade do uso de técnicas de inteligência artificial na criação de uma ferramenta de rastreamento da incidência da doença infecciosa denominada gripe. É aplicada mineração de dados na rede social Twitter para captura de informações sobre a doença. Foi desenvolvido um software que trabalha em conjunto com a API do Twitter, capturando todos os tweets relacionados com a gripe que foram publicados durante o período analisado. Também foi construído um banco de dados para armazenar as informações. Bayes Ingênuo e Support Vector Machine são os algoritmos de inteligência artificial utilizados para classificar automaticamente os tweets. Eles possuem a finalidade de classificar os dados entre relevantes e não relevantes para a pesquisa. Os algoritmos são treinados com milhares de tweets classificados manualmente. A ferramenta de visualização utiliza recursos da API do Google Maps. Os valores de latitude e longitude contidos nos tweets são projetados em um mapa térmico, demonstrando assim a distribuição geográfica da gripe. A ferramenta permite a comparação da atividade da gripe em diferentes épocas do
ano.

Para mais informações acesse: http://inf.ufpel.edu.br/nopcc/doku.php?id=bancas:2014_1

CDTec UFPel
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