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https://hdl.handle.net/20.500.12008/54282
Cómo citar
| Título: | Estudio de menciones a personalidades públicas basado en clustering aplicado a tweets |
| Autor: | Kauffman Piñeiro, Federico Larrañaga Fagián, Fabián Andrés |
| Tutor: | Rosá, Aiala Moncecchi, Guillermo |
| Tipo: | Tesis de grado |
| Palabras clave: | Análisis de tweets, Aprendizaje no supervisado, Cluster, Clustering, Anotación, Corpus, Tweets, Validación |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| Resumen: | Las redes sociales tal y como las conocemos hoy en día son un recurso inagotable
para la comunicación e información. Las personas pasamos una gran parte del día revisando
nuestras redes, compartiendo información y comunicándonos a través de ellas. Sin
embargo, el análisis de esta información es relativamente escaso.
En este proyecto, para hacer uso de esta información se propone analizar menciones
a personas en la red social Twitter con el objetivo de conocer los temas más relevantes
relacionados a políticos y deportistas uruguayos. Para ello se construye un sistema
de recolección de tweets con el cual se genera un corpus de aproximadamente 420 mil
ejemplares. Posteriormente se aplican y evalúan dos algoritmos de clustering: K-Means y
DBSCAN. Además se experimenta con algunas técnicas de expansión de tweets logrando
superar los resultados obtenidos en la línea base en la mayoría de los experimentos
realizados. |
| Editorial: | Udelar.FI |
| Citación: | Kauffman Piñeiro, F. y Larrañaga Fagián, F. Estudio de menciones a personalidades públicas basado en clustering aplicado a tweets [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2017. |
| Título Obtenido: | Ingeniero en Computación |
| Facultad o Servicio que otorga el Título: | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de grado - Instituto de Computación |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | ||
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