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https://hdl.handle.net/20.500.12008/54282
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| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Rosá, Aiala | - |
| dc.contributor.advisor | Moncecchi, Guillermo | - |
| dc.contributor.author | Kauffman Piñeiro, Federico | - |
| dc.contributor.author | Larrañaga Fagián, Fabián Andrés | - |
| dc.date.accessioned | 2026-04-10T14:37:02Z | - |
| dc.date.available | 2026-04-10T14:37:02Z | - |
| dc.date.issued | 2017 | - |
| dc.identifier.citation | 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. | es |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/54282 | - |
| dc.description.abstract | 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. | es |
| dc.format.extent | 93 p. | es |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Udelar.FI | es |
| dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
| dc.subject | Análisis de tweets | es |
| dc.subject | Aprendizaje no supervisado | es |
| dc.subject | Cluster | es |
| dc.subject | Clustering | es |
| dc.subject | Anotación | es |
| dc.subject | Corpus | es |
| dc.subject | Tweets | es |
| dc.subject | Validación | es |
| dc.title | Estudio de menciones a personalidades públicas basado en clustering aplicado a tweets | es |
| dc.type | Tesis de grado | es |
| dc.contributor.filiacion | Kauffman Piñeiro Federico, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Larrañaga Fagián Fabián Andrés, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| thesis.degree.grantor | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | es |
| thesis.degree.name | Ingeniero en Computación | es |
| dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de grado - Instituto de Computación | |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | ||
|---|---|---|---|---|---|
| KL17.pdf | Tesis de grado | 3,75 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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