CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS APLICADA À AVALIAÇÃO ECONÔMICA - TCC

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Slides referentes à apresentação do TCC do aluno Fábio Magalhães Costa, da Faculdade de Computação e Informática da Universidade Presbiteriana Mackenzie.

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  • 1. CLASSIFICAO DE TEXTOS APLICADA AVALIAO ECONMICA Trabalho de Concluso de Curso UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Faculdade de Computao e Informtica Fbio Magalhes Costa Orientador: Prof. Dr. Vivaldo Jos Breternitz

2. INTRODUO Popularizao da Internet Melhoria e avano dos portais de notcias Grande volume de informaes disponveis Anlise e interpretao em grandes volumes de dados Reduo de custos e preciso em avaliaes econmicas 3. OBJETIVO Problemas identificados: Grande quantidade de dados Falta de normalizao Excesso de rudos Influncia poltica e de agentes de mercado Desenvolver um aplicativo que reconhea padres e classifique textos extrados de portais econmicos da WWW como notcias positivas, neutras e negativas utilizando tcnicas de redes neurais e algoritmos similares 4. MERCADO FINANCEIRO Caracterizado pela transferncia de recursos Investimentos so necessrios para a viso macroeconmica e para o agente individual Captao de recursos realizada a partir do mercado de capitais Avaliao econmica Hiptese dos Mercados Eficientes Teoria dos Caminhos Aleatrios Anlise Fundamentalista Anlise Tcnica 5. CONCEITOS DE MINERAO Descobrir padres em grandes quantidades de dados Etapas bsicas na descoberta de conhecimento em minerao: Entrada de dados Pr-processamento dos dados Reduo de dimensionalidade Normalizao e seleo do subconjunto de dados Utilizao de algoritmos de minerao Ps processamento Obteno de informaes Pr processamento Algoritimos de classificao 6. CONSTRUO DO APLICATIVO Tecnologias Utilizadas UML Java, RMI, JDBC, Swing MySQL RSS WEKA Arquitetura Cliente-Servidor 7. COMPONENTES 8. RESULTADOS Criao de base de dados inicial 6773 notcias classificadas Portais utilizados: Brasil Econmico Folha Mercado Valor Econmico Classificao automtica 72% de acerto 28% de erro 9. TRABALHOS FUTUROS Setorizao de notcias Verso Web e Mobile Suporte a multi-idioma Migrao para arquitetura SaaS Integrao com sries histricas de preos 10. OBRIGADO Fbio Magalhes Costa Orientador: Prof. Dr. Vivaldo Jos Breternitz Agradecimentos a banca: Prof. Dr. Luis Tadeu Raunheitte Prof. Ms. Rafael Gamez Gamez