Business relationship network model from social reactions data
| Autor: | Tsutsumi, Diego Paolo |
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| Přispěvatelé: | Silva, Thiago Henrique, Delgado, Myriam Regattieri de Biase da Silva, Melo, Pedro Olmo Stancioli Vaz de, Minetto, Rodrigo |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
Ciência da Computação
Redes sociais CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO [CNPQ] Redes sociais on-line Cooperação institucional Community organization Previsão Comunidades - Organização Social networks Social prediction Institutional cooperation Opinião pública Public opinion Online social networks Previsão social Forecasting |
| Zdroj: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
| Popis: | Uma das formas de expandir a atuação de uma empresa, ou mesmo mantê-la estável durante uma crise, é estabelecer parcerias estratégicas com outras empresas. Diante disso, este estudo apresenta resultados através de um novo modelo de análise de dados, que explora reações de usuários em mídias sociais para indicar parcerias estratégicas entre empresas. Existem três principais contribuições deste estudo para a literatura: (i) um modelo de uma rede de relações entre empresas; (ii) um algoritmo de detecção de comunidades; e (iii) um algoritmo de detecção de empresas outliers; A avaliação dos modelos em cenários reais foi feita explorando aproximadamente 280 milhões de reações de usuários do facebook. Em contribuição para a literatura, esta dissertação de mestrado produziu três artigos completos, um artigo na revista Journal of Internet Services and Applications (TSUTSUMI et al., 2019), e dois em conferencias, Web Intelligence (TSUTSUMI; SILVA, 2018), CoUrb (TSUTSUMI et al., 2018). Os resultados apontam que a recomendação de parcerias entre empresas é possível através de informações disponíveis nas mídias sociais. One of the primary ways to expand a business or to keep it stable during a crisis is to create partnerships with other companies. With that, this study presents results regarding a new data model, which explores user reactions on social media to indicate strategic business partnerships. There are three main contributions of this study to the literature: (i) a business relationship network model; (ii) a business community detection algorithm; and (iii) a business outlier detection algorithm; The evaluation of the contributions was performed exploring real data of approximately 280 million user reactions on Facebook. Contributing to the literature, this Master Thesis produced three full papers, one in the Journal of Internet Services and Applications (TSUTSUMI et al., 2019), and two in proceedings, Web Intelligence (TSUTSUMI; SILVA, 2018) and CoUrb (TSUTSUMI et al., 2018). Results suggest that business partnership recommendation is possible using the information available in social media. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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