Abordagem de Exploração Híbrida de Dados para Análise de Emoção - Ganesan, Vadivel;Palanisamy, Thangamuthu;Kumar Tamilselvan, Suresh
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As redes sociais desempenham um papel significativo na exploração das opiniões e emoções dos utilizadores com base nas actividades do dia-a-dia. Os dados das redes sociais de mineração relativos às opiniões e emoções dos utilizadores são necessários para compreender o comportamento e a mentalidade dos utilizadores. Este trabalho de investigação propõe uma abordagem híbrida de mineração de dados utilizando técnicas de agrupamento K-Means e classificação Naive Bayes para analisar as emoções nos tweets. A classificação baseada no tipo de emoções e o processo de classificação baseado em Cluster…mehr

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Produktbeschreibung
As redes sociais desempenham um papel significativo na exploração das opiniões e emoções dos utilizadores com base nas actividades do dia-a-dia. Os dados das redes sociais de mineração relativos às opiniões e emoções dos utilizadores são necessários para compreender o comportamento e a mentalidade dos utilizadores. Este trabalho de investigação propõe uma abordagem híbrida de mineração de dados utilizando técnicas de agrupamento K-Means e classificação Naive Bayes para analisar as emoções nos tweets. A classificação baseada no tipo de emoções e o processo de classificação baseado em Cluster realizado no conjunto de dados de emoções tweet utilizando o classificador Naïve Bayes analisa o desempenho da abordagem de mineração de dados híbrida utilizando medidas de desempenho.
Autorenporträt
Vadivel Ganesan é Professor Assistente e tem seis anos de experiência de ensino na Escola Superior de Artes e Ciências da SNMV. Orientou e produziu dois M.Phil Scholars. Frequentou vários programas de desenvolvimento do corpo docente. Participou e apresentou diferentes comunicações em seminários, conferências e workshops a nível nacional.