1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)
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dc.creatorMartins, Brenno Resende-
dc.date.accessioned2025-10-03T14:45:32Z-
dc.date.available2025-10-03T14:45:32Z-
dc.date.issued2025-09-23-
dc.identifier.citationMARTINS, Brenno Resende. Um aplicativo para ranqueamento de vídeos do YouTube baseado em mineração de dados das emoções encontradas nos comentários. 2025. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47305-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMineração de Dadospt_BR
dc.subjectYouTubept_BR
dc.subjectLLMpt_BR
dc.subjectEmoRoBERTapt_BR
dc.titleUm aplicativo para ranqueamento de vídeos do YouTube baseado em mineração de dados das emoções encontradas nos comentáriospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Tuma, Carlos Cesar Mansur-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0916152883066962pt_BR
dc.contributor.referee1Rocha, Adriano Mendonça-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.contributor.referee2Simão, João Batista-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9161488361212141pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi desenvolver um aplicativo que ranqueia os vídeos em alta do YouTube com base na mineração de dados das emoções encontradas nos comentários dos usuários para filtrar os vídeos mais bem qualificados pelos espectadores. Para o desenvolvimento do trabalho, foram usadas APIs que retornam informações públicas dos vídeos do YouTube - como seus títulos e lista de comentários; e um modelo de linguagem chamado EmoRoBERTa para classificar as emoções encontradas no comentários, e com isso finalmente classificar os vídeos de acordo com as emoções positivas e negativas que os usuários expressaram ao assistir um vídeo. Para testar a eficiência destas classificações, foi desenvolvida uma interface onde o usuário pode navegar por uma lista de emoções e ver quais vídeos em alta no YouTube possuem mais comentário refletindo a emoção escolhida. Com testes feitos com estudantes da Universidade Federal de Uberlândia, concluiu-se que esta aplicação foi bem recebida, tendo em maioria feedbacks positivos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration49pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.orcid.putcode193458378-
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