Título : | Un nuevo método para clustering de tweets Basado en métodos de ensambles y técnicas de hashing |
Autores : | Kraiselburd, Cecilia ; Gentile, Matias ; Varani, Bruno ; Neirotti, Fabricio ; Amar, Eduardo ; Moine, Juan ; Bigatti, Cristian ; Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta) |
Editorial : | Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería |
Idioma : | Español |
Materias : | Redes sociales digitales | Informática | Base de datos | Procesamiento de datos |
Resumen : | Este trabajo tiene como objetivo abordar un nuevo método de clustering basado en métodos de ensambles aplicados a datos no estructurados provenientes de la red social Twitter. Se aplicó particularmente el método de clustering por acumulación de evidencia (EAC). Dicha técnica brinda la posibilidad y ventaja de generar una matriz de distancia entre tweets para la posterior aplicación de algoritmos de clustering sobre la misma con una combinación óptima de parámetros. Previamente a su aplicación se utilizó la técnica de Minhash mediante el desglose de tweets en n-gramas para optimizar el cálculo. Los resultados obtenidos son prometedores, mostrando la utilidad del método aplicado para descubrir grupos temáticos de tweets a partir de un conjunto grande de datos obtenidos de Twitter. |
URI : | https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61981 |
Derechos : | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Licencia de uso : |
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Metadatos: | Ver Vista de Metadatos |
Cita recomendada : | Kraiselburd, Cecilia ; Gentile, Matias ; Varani, Bruno ; Neirotti, Fabricio ; Amar, Eduardo ; Moine, Juan ; Bigatti, Cristian ; Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta). (2016-12-30). Un nuevo método para clustering de tweets Basado en métodos de ensambles y técnicas de hashing. [7 p.] . Recuperado de: https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61981 |
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