| Trabalho de Conclusão |
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| Título: | DESENVOLVIMENTO DE UM CLASSIFICADOR DE CLICKBAIT BASEADO EM MACHINE LEARNING |
| Aluno: | Diego Girotto Arigony |
| Semestre: | 2020/02 |
| Situação: | Concluido |
| Áreas de interesse: | Não informado |
| Orientador: | Rodrigo Rafael Villarreal Goulart |
| Avaliadores: | Gabriel da Silva Simões, Juliano Varella de Carvalho |
| Documentos: | Anteprojeto, Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2 |
| Palavras-chave: | classificadores. machine learning. clickbait |
| Resumo: | Clickbait se refere a chamadas curtas de notícia formuladas com o objetivo de induzir os leitores a clicar em um link. O objetivo dessa prática é gerar maior tráfego de acessos a páginas de um site e, consequentemente, aumentar a renda a partir de publicidades na página. Isto se faz por meio de mensagens que podem ser vagas e informações exageradas ou errôneas, provocando curiosidade suficiente para o acesso. Em geral, o resultado desta prática vem ao custo de clareza e objetividade na informação. A Bauhaus-Universität Weimar propôs, em 2017, um desafio para o desenvolvimento de um classificador que define a matéria em uma das quatro classes: não clickbait, levemente clickbait, consideravelmente clickbait ou fortemente clickbait. Baseado neste desafio, o presente trabalho busca avaliar o estado da arte na área e aplicá-lo no problema sugerido. |
| Link biblioteca: | Não informado |
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