| 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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