Estudo sobre Métricas para Definir Reputação do Autor de Comentários em Sites de Vendas de Produtos

Autores

Palavras-chave:

Reputação do autor, Mineração de opinião, Redes neurais artificiais.

Resumo

Conhecer a reputação do autor de textos opinativos na Web é de suma importância para o desenvolvimento de sistemas baseados em dados abertos. Este artigo apresenta um estudo sobre medidas usadas no processo de avaliação da reputação do autor em sites de vendas de produtos. Realizou-se dois experimentos com as redes neurais Multilayer Perceptron (MLP) e Radial Basis Function (RBF), sendo que a rede MLP obteve melhor desempenho. Em um terceiro experimento, comparou-se a abordagem TOP(X) original, usada para inferir os melhores comentários, com um novo modelo que utiliza rede MLP na dimensão da reputação do autor. Considerando os comentários excelentes e bons, a nova abordagem apresentou resultados significativamente superiores. Adicionalmente, foi realizado um quarto experimento com outros algoritmos de aprendizagem de máquina (AM) para observar o comportamento dos dados.

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Biografia do Autor

Carlos Augusto Sá, Universidade Federal do Piauí (UFPI)

Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Piauí na área de Processamento de Linguagem Natural (2017). Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Piauí (2009) e especialização em Engenharia de Software pelo CEUT(2012). Atualmente é professor EBTT do Colégio Técnico de Teresina (Dedicação exclusiva), vinculado a Universidade Federal do Piauí. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Programação.

Raimundo Santos Moura, Universidade Federal do Piauí

Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Linguagens de Programação/Compiladores e no Processamento de Linguagens Naturais (PLN), atuando principalmente no tema: mineração de opiniões em descrições textuais.

Referências

Adler, B. T. and De Alfaro, L. (2007). “A content-driven reputation system for the Wikipedia”. In Proc. of the Int. Conference on World Wide Web, pages 261–270. ACM.

Adler, B. T., De Alfaro, L., and Pye, I. (2010). “Detecting wikipedia vandalism using wikitrust”. Notebooks papers of CLEF.

Aggarwal, A. and Kumaraguru, P. (2014). “Followers or phantoms? an anatomy of purchased twitter followers”. CoRR.

Bruce, R. F. and Wiebe, J. M. (1999). “Recognizing subjectivity: A case study of manual tagging”. Natural Language Engineering, v. 5, p. 187–205.

Cappelletti, R. and Sastry, N. (2012). “IARank: Ranking users on twitter in near real-time, based on their information amplification potential”. In SocialInformatics, pages 70–77.

Carvalho, P., Sarmento, L., Silva, M. J., and de Oliveira, E. (2009). “Clues for detecting irony in user-generated contents: Oh...!! it’s ”so easy”;-)”. In Proc. of the Int. Workshop on Topic-sentiment Analysis for Mass Opinion, pages 53–56.

De Sousa, R. F., Rabelo, R. A. L., and Moura, R. S. (2015). “A fuzzy system-based approach to estimate the importance of online customer reviews”. In International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), pages 1–8.

George-Nektarios, T. (2013). "Weka Classifiers Summary", [online] Available: www.academia.eduI5167325IWeka_Classifiers_Summary.

Gonçalves, P., Dalip, D., Reis, J., Messias, J., Ribeiro, F., Melo, P., Araújo, L., Gonçalves, M., and Benevenuto, F. (2015). “Bazinga! caracterizando e detectando sarcasmo e ironia no Twitter”. In Proc. of the Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM).

Halfaker, A., Kittur, A., Kraut, R. and Riedl, J. (2009). “A jury of your peers: Quality, experience and ownership in Wikipedia”. In Proc. of the Int. Symposium on Wikis and Open Collaboration, pages 15:1–15:10. ACM.

Hamilton, R., Vohs, K. D. and McGill, A. L. (2014). “We’ll be honest, this won’t be the best article you’ll ever read: The use of dispreferred markers in word-of-mouth communication”. Journal of Consumer Research, 41(1):197 – 212.

Hartmann, N., Avanço, L., Balage, P., Duran, M., Nunes, M., Pardo, T. and Aluísio, S. (2014). “A large corpus of product reviews in portuguese: Tackling out-of-vocabulary words”. In Proc. of the Int. Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’14).

Hoisl B., Aigner W., Miksch S. (2007) “Social Rewarding in Wiki Systems – Motivating the Community”. In: Int. Conf. on Online Communities and Social Computing. Springer.

Jackson, P. and Moulinier, I. (2007). “Natural language processing for online applications: Text retrieval, extraction and categorization”. John Benjamins, Amsterdam.

Jones, C., Hesterly, W. S. and Borgatti, S. P. “A general theory of network governance: Exchange conditions and social mechanisms”. The Academy of Management Review, Academy of Management, v. 22, n. 4, p. 911–945, 1997.

Kohavi, R. (1995). “The Power of Decision Tables”. In: 8th European Conference on Machine Learning,174-189, 1995.

Ku, L.-W., Liang, Y.-T. and Chen, H.-H. (2006) “Opinion extraction, summarization and tracking in news and blog Corpora”. In: Proceedings of AAAI-CAAW-06, the Spring Symposia on Computational Approaches to Analyzing Weblogs.

Kwak, H., Lee, C., Park, H. and Moon, S. (2010). “What is Twitter, a social network or a news media?” In Proc. of the Int. Conf. on World Wide Web. ACM.

Li, B., Li, RH, King, I., Lyu MR and Yu, JX (2014). “A topic-biased user reputation model in rating systems”. Knowledge and Information Systems.

Li, M., Huang, L., Tan, C. and Wei, K. (2013). “Helpfulness of online product reviews as seen by consumers: Source and content features”. Int. J. Electronic Commerce, 17(4):101–136.

Liu, B. (2011). “Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data”. Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA.

Mackay, D. (1998). “Introduction to Gaussian Processes”. Dept. of Physics, Cambridge University, UK.

Pang, B., Lee, L. and Vaithyanathan, S. (2002) “Thumbs up?: Sentiment classification using machine learning techniques”. In: Proceedings of the ACL-02 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.

Powers, D. M. W. (2011). “Evaluation: From precision, recall and f-measure to roc., informedness, markedness & correlation”. Journal of Machine Learning Tech- nologies, 2(1):37–63.

Shevade, S., Keerthi, S., Bhattacharyya, C., Murthy, K. (1999). “Improvements to the SMO Algorithm for SVM Regression”. In: IEEE Transactions on Neural Networks.

SPSS (2007). SPSS for Windows, Version 16.0. Chicago USA: [s.n.].

Wang, A. H. (2010). “Don’t follow me: Spam detection in Twitter”. In Proc. of the Int. Conference on Security and Cryptography (SECRYPT), pages 1–10.

Weitzel, L., de Oliveira, J. P. and Quaresma, P. (2014). “Measuring the reputation in user-generated-content systems based on health information”. Procedia Computer Science, 29:364 – 378.

Wiebe, J., Wilson, T. and Cardie, C. (2005) “Annotating expressions of opinions and emotions in language”. In: Language Resources and Evaluation, 39 2-3.

Weng, J., Lim, E.-P., Jiang, J. and He, Q. (2010). “Twitterrank: Finding topic-sensitive influential Twitterers”. In Proc. of the Int. Conference on Web Search and Data Mining, pages 261–270. ACM.

Wöhner, T., Köhler, S., and Peters, R. (2011). “Automatic reputation assessment in Wikipedia”. In Proc. of the Int. Conference on Information Systems.

Zhao, H., Ye, S., Bhattacharyya, P., Rowe, J., Gribble, K. and Wu, S. F. (2010). “Socialwiki: Bring order to wiki systems with social context”. In: Int. Conf. on Social Informatics.

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Publicado

2019-08-26

Como Citar

Sá, C. A., & Moura, R. S. (2019). Estudo sobre Métricas para Definir Reputação do Autor de Comentários em Sites de Vendas de Produtos. ISys - Brazilian Journal of Information Systems, 12(3), 6–23. Recuperado de https://seer.unirio.br/isys/article/view/8071

Edição

Seção

VERSÕES ESTENDIDAS DE ARTIGOS SELECIONADOS