Modelado de temas para el análisis de la similitud entre usuarios en Twitter - Puerto San Román, Haritz (My University, 2018)
La minería de datos en redes sociales está ganando importancia debido a que permite realizar campañas de marketing más precisas. Por ejemplo, Google realiza un análisis de todos nuestros datos: vídeos que vemos, términos que buscamos, páginas webs a las que accedemos, aplicaciones que descargamos, etc. para conocernos mejor y mostrarnos publicidad personalizada. LDA es un modelo estadístico generativo para modelar documentos. Existen diversos algoritmos que dado un conjunto de documentos permiten obtener un modelo LDA que podría haber generado esos documentos. Con ese modelo es posible observar los temas 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 de datos en Twitter. Para ello, usando la API de Twitter se han descargado tweets de diversos usuarios y de sus seguidores. Posteriormente se han procesado esos Tweets generando documentos y se ha aplicado la implementación de Gensim del algoritmo Online LDA para obtener los temas de los documentos. Posteriormente, se han comparado los temas de los usuarios con los de sus seguidores. También se proporciona un análisis del estado del arte de la minería de datos en Twitter.
Topic modeling for analysing similarity between users in Twitter
Keywords: Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Proceso en lenguaje natural (Informática); Minería de datos (Informática); Redes sociales en Internet; Informática - Trabajos Fin de Grado; Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado; Twitter; Aprendizaje computacional; Procesamiento de lenguaje natural; Modelado de temas