Profiling users’preferences with text mining

Abstract

A World Wide Web e os seus recursos textuais crescem a cada dia que passa e a informação que pode ser extraída do comportamento dos utilizadores nas suas escolhas de conteúdos pode fazer crescer negócios e conduzir a novas ferramentas. Empresas como o Facebook ou o Google testemunham o que os utilizadores usam e partilham para fazer estudos do que pode vir a ser as necessidades futuras ou apenas construir o perfil de possíveis clientes. Conceitos de Data Mining como classificação ou associação podem ser usados para segmentar esses markets alcançando mais necessidades dos utilizadores ou obtendo a melhor campanha de marketing. Neste trabalho fazemos uma pequena pesquisa de como se pode fazer esse perfil e a sugestão de novos itens. Apresentamos uma ideianova, que pode ser usada para construção de perfis e sugestão de conteúdos que pode ser usada em grandes empresas como as mencionadas atrás.

The World Wide Web and its textual resources are growing every day and in-formation can be extracted from the behavior of users and what they are choos-ing to do in the Web can grow businesses and deliver new tools. Enterprises like Facebook or Google look to what users are using and sharing to conduct surveys of what could be the future demandsor even just profiling possible clients. Data Mining concepts such as classification or association can be used to segment such markets reaching more users’ needs or getting the perfect campaign done. In this work we conduct a small survey of what could be applied for profiling users and suggestion of new items. We present a novel idea that could be used in profiling and suggestion of contents that could be used in large enterprises like the ones mentioned above.