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Previsão de Popularidade Baseado em Imagens
Giuliene Santos Gomes
1. Introdução
Todos os dias, diversas notícias são publicadas em mídias Sociais. Temas variados são colocados sob o ponto de vista do leitor e com diversos fatores que podem influenciar sua leitura.
Comparando as notícias publicadas, é possível perceber que existe uma vasta diferença entre a popularidade delas. Então surge a pergunta: Quais os fatores que influenciam a popularidade das notícias nas mídias sociais? A resposta desta pergunta pode vir de diversas formas: A forma que esta notícia foi disponibilizada, o tema, como ela foi publicada, quais imagens foram anexadas a ela, qual destaque ela recebeu na página principal do jornal, dentre outros.
Neste trabalho, abordamos a medição da popularidade baseado em fotos que são anexadas a noticias. Avaliamos todas as fotos presentes na nesta e analisamos a respeito das características dos presentes. Com isso, podemos fazer uma medição da popularidade versus as características dos participantes das imagens e poder concluir se a popularidade de uma notícia está diretamente relacionada a imagem e quais as características das imagens de notícias populares.
2. Motivação
Observando apenas pela imagem, cada uma contida em uma notícia diferente, qual iria te interessar mais? 
3. Coleta de dados
Foram adequados e implementados novos coletores automáticos para coleta de informação das notícias dos seguintes jornais:
5. API Microsoft e API Face++
Para que fosse possível analisarmos características das imagens usados o serviço Computer Vision API, da Microsoft e Face++.
2. Motivação
5. Metodologia
Dividimos a base de dados em “pedaços” de 10%. Para realização desta análise, considerando que estamos interessados apenas em características populares das notícias, selecionamos apenas o primeiro conjunto, que entendemos que caracterizam as notícias mais populares e o último conjunto (90-100%) que consideramos que representam bem notícias não populares. Nosso principal objetivo é identificarmos características que diferenciam bem esses dois conjuntos.
6. Resultados
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Orientador: Fabrício Benevenuto
Coorientador: Júlio Reis