Impacto de la aplicación de algoritmos de minería de textos en los mensajes del medio social Twitter. Para los eventos del tráfico vehicular de la ciudad de Cuenca

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, 2018Description: 75 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T13928
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Sistemas y Telemática Abstract: La investigación se centra en los algoritmos para minería de textos aplicados en datos no estructurados acerca de eventos de tránsito vehicular en la ciudad de Cuenca obtenidos del medio social Twitter. Se determinan como los algoritmos a evaluar a SVM, Naïve Bayes y C4.5. Se crea una herramienta denominada Matriz de evaluación de algoritmos para minería de textos, usando como medidas la precisión, la cobertura y el coeficiente de confianza cohen kappa. Se realizan dos tipos de experimentación, análisis de sentimiento usando la aplicación Rapidminer y frecuencia de palabras usando la representación gráfica mediante nubes de palabras de RStudio. La experimentación permite definir cual/cuales son los mejores algoritmos para minería de textos y su impacto sobre los datos de estudio.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T13928 (Browse shelf(Opens below)) Available T13928

Ingeniero en Sistemas y Telemática

La investigación se centra en los algoritmos para minería de textos aplicados en datos no estructurados acerca de eventos de tránsito vehicular en la ciudad de Cuenca obtenidos del medio social Twitter. Se determinan como los algoritmos a evaluar a SVM, Naïve Bayes y C4.5. Se crea una herramienta denominada Matriz de evaluación de algoritmos para minería de textos, usando como medidas la precisión, la cobertura y el coeficiente de confianza cohen kappa. Se realizan dos tipos de experimentación, análisis de sentimiento usando la aplicación Rapidminer y frecuencia de palabras usando la representación gráfica mediante nubes de palabras de RStudio. La experimentación permite definir cual/cuales son los mejores algoritmos para minería de textos y su impacto sobre los datos de estudio.

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