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dc.creatorBruno Miguel Alves Vieira
dc.date.accessioned2018-03-14T21:40:08Z-
dc.date.available2018-03-14T21:40:08Z-
dc.date.issued2016-07-13
dc.date.submitted2016-09-06
dc.identifier.other248525
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10216/110457-
dc.descriptionA tese pretende auxiliar o processo jornalístico de descobrimento de notícias com recurso à rede de micro-blogging Twitter. Esta pretende continuar o desenvolvimento da ferramenta TweeProfiles, um consumidor da stream de tweets com posterior descoberta de padrões usando clustering. Para tal, são realizadas tarefas com o objetivo de entender o negócio e de modificar a ferramenta, front-end e back-end, de acordo com o conhecimento obtido. O conhecimento do processo jornalístico é obtido através de reuniões, sessões de inquéritos e testes de usabilidade realizados com o auxílio da equipa do JPN, JornalismoPortoNet. A ferramenta é modificada em front-end pelas respostas recebidas a propostas de caso de uso e sugestões. O back-end é modificado com a adição da tarefa de extração de tópicos realizada nos tweets obtidos, para sumarização de texto.
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectEngenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subjectElectrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
dc.titleJournalism 3.0: Multidimensional Cluster Visualization and Labelling on Twitter Data for Data Journalism
dc.typeDissertação
dc.contributor.uportoFaculdade de Engenharia
dc.identifier.tid201805600
dc.subject.fosCiências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subject.fosEngineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
thesis.degree.disciplineMestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
thesis.degree.grantorFaculdade de Engenharia
thesis.degree.grantorUniversidade do Porto
thesis.degree.level1
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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