Menu
Your Cart

Uso de técnicas de data science na previsão de febre amarela utilizando o twitter

Uso de técnicas de data science na previsão de febre amarela utilizando o twitter
Uso de técnicas de data science na previsão de febre amarela utilizando o twitter

Autor: Alencar, Vladimir Costa De

Editora: Appris Editora

Idioma: por
Ano: 2020
Idioma: por

R$ 61,00

Frete Grátis Brasil

Prazo de entrega:

Sul e Sudeste de 5 a 7 dias

Centro-Oeste, Norte e Nordeste de 10 a 15 dias

Esta obra tem como objetivo descrever um modelo que identifica e analisa os focos de febre amarela no Brasil por meio da mídia social Twitter. No livro, a febre amarela é abordada num contexto histório e epidemiológico, até os anos mais recentes dessa epidemia. Utilizamos a mídia social Twitter para rastrear mensagens dos usuários do Twitter em tempo real, onde essas mensagens relatam sintomas da doença ou existe alguma relação com a epidemia pesquisada. O modelo criado teve como base o algoritmo bayesiano (teorema de Bayes), que é um ótimo classificador de texto. Os tweets foram classificados em 4 grupos, e depois selecionados somente aqueles que têm relação com a epidemia. Foi utilizado um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Não-Relacional, o MongoDB, para o armazenamento dos dados coletados. Finalmente, foram identificadas, com sucesso e em tempo real, as localizações e número de ocorrêcias onde possuem o surto da epidemia por município e por estado. Os resultados do projeto foram validados com os dados oficiais da Secretaria de Vigilância Sanitária, apresentando um alta correlação.

Não há comentários para este livro.

Escreva um comentário

Você deve acessar ou cadastrar-se para comentar.