@MASTERSTHESIS{ 2016:1450191938,
 	title = {Sentimentstream : um comit? de classificadores adaptativo para an?lise de sentimento de tweets},
 	year = {2016},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10483",
 	abstract = "Diariamente, milh?es de usu?rios utilizam o Twitter para compartilhar mensagens, fornecendo um enorme volume de conte?do opinativo sobre diversos t?picos de interesse da sociedade. Al?m da quantidade de mensagens, o Twitter caracteriza-se como uma rede social de Fluxo Cont?nuo de Dados, que gera novas mensagens em tempo real, em alta velocidade e com distribui??o n?o estacion?ria. Devido a essas caracter?sticas, pesquisas recentes em An?lise de Sentimento t?m explorado o Twitter em tarefas de classifica??o online, considerando restri??es de tempo, mem?ria e a necessidade de adapta??o ?s mudan?as que podem ocorrer na distribui??o dos dados. Chamado de Concept Drift, esse fen?meno ocorre em decorr?ncia de potenciais mudan?as na distribui??o que gera novos dados dentro do fluxo, afetando diretamente a capacidade de generaliza??o do algoritmo. Al?m disso, a An?lise de Sentimento introduz um tipo especial de mudan?a, chamada de Feature Drift. Trata-se de um problema onde novos atributos relevantes s?o  encontrados ao longo do fluxo e atributos conhecidos se tornam irrelevantes, o que sugere o uso de um espa?o dimensional din?mico. Com base nesses desafios, neste trabalho ? proposto SENTIMENTSTREAM, um comit? de classificadores din?mico, baseado em lotes de dados, e que incrementalmente processa e avalia novas inst?ncias ao longo do fluxo. Especializado na classifica??o de tweets, SENTIMENTSTREAM ? composto por dois componentes principais: (i) Um detector de concept drift, capaz de detectar e reagir de forma eficiente a mudan?as abruptas na distribui??o dos dados e, (ii) um detector de feature drift, que utiliza uma estrat?gia autom?tica para monitorar e identificar potenciais mudan?as no espa?o de atributos. Experimentos com dados reais do Twitter indicam que SENTIMENTSTREAM apresenta resultados efetivos, sendo eficaz no processo de classifica??o de tweets e no tratamento de mudan?as abruptas na distribui??o dos dados.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}