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- Text Mining for Social Networks Sentiment AnalysisPublication . Rodrigues, Miguel Antunes Sampaio; Pombo, Nuno Gonçalo Coelho Costa; Santos, Nuno Manuel Garcia dosNuma sociedade cada vez mais ligada pelas redes sociais é importante saber ao certo o que aí se discute, tanto sobre marcas específicas ou produtos, como sobre eventos importantes que ocorram. Esse conhecimento é de extrema importância para as entidades responsáveis pelos produtos ou eventos em questão que querem melhorar a sua prestação com o intuito de agradar cada vez mais aos utilizadores. Isto pode ser feito de uma maneira muito fácil através da monitorização de redes sociais que, como foi dito, são um meio de comunicação em crescimento constante. A presente dissertação insere-se no contexto da análise de sentimentos baseada na extração de informação das redes sociais. Com o objetivo de se validar o modelo proposto, dois casos de estudo foram considerados: análise da competição Mundial FIFA 2018 de futebol e o “efeito Cristiano Ronaldo”. Esta dissertação pretende fazer o estudo de conteúdos da rede social Twitter, não se restringindo apenas ao que é escrito, mas focando-se também nas emoções que são expressas nessas publicações. São referidas nesta dissertação, relativamente ao primeiro caso de estudo, as quatro seleções que chegaram mais longe no campeonato do mundo de futebol 2018, que foram: França, Croácia, Bélgica e Inglaterra. Além destas seleções é mencionada a de Portugal, uma vez que foi a vencedora da competição UEFA Euro 2016. Por fim, é feito o levantamento das emoções expressas pelos utilizadores em relação a cada seleção em particular, além do levantamento das emoções provocadas em cada jogo entre estas seleções. Relativamente ao segundo caso de estudo, é referida a transferência do jogador Cristiano Ronaldo e ainda os clubes Real Madrid CF e Juventus FC que são o seu antigo e atual clubes, respetivamente. Apesar de já existirem bastantes trabalhos realizados nesta área, tal não acontece concretamente sobre os dois casos de estudo propostos, o que torna mais interessante o tema desta dissertação. No final da realização desta dissertação, relativamente ao primeiro caso de estudo, podemos concluir que a seleção que provoca sentimentos mais positivos, dentro do conjunto de todas as seleções, é a seleção francesa. Isto devido à vitória da mesma no mundial de futebol de 2018. Ainda no primeiro caso de estudo relativamente à identificação das emoções demonstradas, podemos concluir que as emoções predominantes são a de “felicidade”, seguida pela emoção de “surpresa”. Esta última pode ser explicada pela chegada da seleção croata à final da competição, que não fazia parte do grupo das seleções teoricamente favoritas. Relativamente ao segundo caso de estudo, na identificação de emoções, com o objetivo de perceber como é que a transferência do jogador Cristiano Ronaldo afetou os adeptos afetos às duas equipas, concluímos que, relativamente aos adeptos da Juventus, foi predominante o sentimento de “surpresa”, porque esta transferência não parecia ser possível. Relativamente aos adeptos do Real Madrid, a emoção predominante foi também de “surpresa”, pelas mesmas razões dos adeptos da Juventus. No entanto, foi identificado um número significante de tweets que expressaram “tristeza” e “medo”. Isto devido ao jogador ser considerado por muitos, o melhor jogador do mundo. Adicionalmente nesta dissertação, é apresentado um modelo constituído por etapas, que propõe uma diretriz para a realização deste tipo de projetos, relativos à Mineração de Texto e Análise de Sentimentos.
- Mission Planner for Solar Powered Unmanned Aerial VehiclesPublication . Coelho, Luís Miguel Marques; Gamboa, Pedro VieiraUnmanned aerial vehicles (UAV’s), initially used for military applications, have become increasingly attractive for civilian purposes. The use of this type of aircraft has grown exponentially in recent years, both for professional and recreational purposes, due to the numerous advantages they present. The increasingly demand of UAV led to an increase in investment, namely in the development of solar powered UAVs. Nowadays, with the arising of this type of UAV’s, the mission planners have to start to be updated with new features considering UAV’s with photovoltaic solar panels. This way, the present work describes the development and validation of a mission planner for solar powered UAV’s, capable of planning and optimizing a mission given a initial guess of waypoints parameters (latitude, longitude, altitude and airspeed), considering real weather forecast and terrain elevation data. For this, the mission planner considers several mathematical models, required for the calculation of the mission performance, and a sequential quadratic programming algorithm to optimize the initial mission. After it describes the theoretical models, a practical application of the mission planner is done in order to verify its performance. Regarding its validation, several results divided by topics of interest are presented and discussed, concluding that the mission planner works efficiently, regarding the mission planning, even though, it has some aspects to be improved.