dc.contributorJr., José Mazzucco
dc.contributorFletes, José Francisco Danilo de G. C.
dc.contributorKomosinski, Leandro José
dc.creatorSilva, Daniel Fagundes da
dc.date2018-02-23T20:13:42Z
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dc.date2005
dc.date.accessioned2018-10-31T22:39:28Z
dc.date.available2018-10-31T22:39:28Z
dc.identifier470
dc.identifierhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/183936
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1796491
dc.descriptionTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Curso de Ciências da Computação.
dc.descriptionO projeto consiste em um agregador de notícias online, com suporte a feeds RSS e Atom, que utiliza um modelo estatístico bayesiano para classificar a ordem (da mais relevante para a menos relevante) em que as notícias são apresentadas para cada usuário, de acordo com o monitoramento da notícias lidas anteriormente.
dc.formatapplication/pdf
dc.subjectagregador de notícias; classificador bayesiano; teorema de bayes; probabilidade; classificação de textos;
dc.titleSoftware Agregador de Notícias com Classificador Bayesiano
dc.typeTesis


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