Título: | Minería de opiniones mediante análisis de sentimientos y extracción de conceptos en Twitter |
Autores: | Martínez Pagés, José Javier |
Tipo de documento: | texto impreso |
Fecha de publicación: | 2017 |
Dimensiones: | application/pdf |
Nota general: |
cc_by_nc info:eu-repo/semantics/openAccess |
Idiomas: | |
Palabras clave: | Estado = No publicado , Materia = Ciencias: Informática: Bases de datos , Materia = Ciencias: Informática: Internet , Materia = Ciencias: Informática: Sistemas expertos , Tipo = Trabajo Fin de Máster |
Resumen: |
Debido al auge de las redes sociales en los últimos años, han surgido diversas técnicas de análisis de sentimientos y minería de datos que les son útiles a las empresas para conocer la opinión pública de sus productos. Sin embargo, la mayoría de las aplicaciones en el mercado que realizan análisis de sentimientos orientados a productos se centran en la opinión sobre el producto en general, y pocas tratan de buscar por qué las opiniones son positivas o negativas. Un sistema que descubra cómo se perciben en las redes las características de un producto además de la percepción del producto en sí, también puede ayudar a cualquier organización a detectar la percepción que tienen de ella y por qué. El objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema que, usando el entorno de cómputo distribuido Apache Spark, y mediante técnicas de análisis de sentimientos y de extracción de conceptos consiga averiguar la percepción general de los usuarios de Twitter de los distintos componentes, cualidades y características definidas en una jerarquía de entidades definidas por el usuario. |
En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/43995/1/Memoria.pdf |
Ejemplares
Estado |
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ningún ejemplar |