RT Generic
T1 Modelado de temas para el análisis de la similitud entre usuarios en Twitter
T2 Topic modeling for analysing similarity between users in Twitter
A1 Puerto San Román, Haritz
K1 Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
K1 Proceso en lenguaje natural (Informática)
K1 Minería de datos (Informática)
K1 Redes sociales en Internet
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado
AB La minería de datos en redes sociales está ganando importancia debido a que permiterealizar campañas de marketing más precisas. Por ejemplo, Google realiza un análisisde todos nuestros datos: vídeos que vemos, términos que buscamos, páginas websa las que accedemos, aplicaciones que descargamos, etc. para conocernos mejor ymostrarnos publicidad personalizada.LDA es un modelo estadístico generativo para modelar documentos. Existen diversosalgoritmos que dado un conjunto de documentos permiten obtener un modelo LDAque podría haber generado esos documentos. Con ese modelo es posible observar lostemas usados en esos documentos y las palabras más relevantes para cada tema.En el presente trabajo se pretende realizar una primera aproximación a la minería dedatos en Twitter. Para ello, usando la API de Twitter se han descargado tweets dediversos usuarios y de sus seguidores. Posteriormente se han procesado esos Tweetsgenerando documentos y se ha aplicado la implementación de Gensim del algoritmoOnline LDA para obtener los temas de los documentos. Posteriormente, se hancomparado los temas de los usuarios con los de sus seguidores.También se proporciona un análisis del estado del arte de la minería de datos enTwitter.
YR 2018
FD 2018-03-22
LK https://hdl.handle.net/10630/15455
UL https://hdl.handle.net/10630/15455
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 12 abr 2026