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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: 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

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