Approccio ibrido di data mining per l'analisi delle emozioni - Ganesan, Vadivel
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I social media giocano un ruolo significativo nell'esplorare le opinioni e le emozioni degli utenti in base alle attività quotidiane. Estrarre i dati dei social network riguardanti le opinioni e le emozioni degli utenti è necessario per capire il comportamento e la mentalità degli utenti. Questo lavoro di ricerca propone un approccio ibrido di data mining utilizzando tecniche di clustering K-Means e di classificazione Naive Bayes per analizzare le emozioni nei tweet. La classificazione basata sul tipo di emozione e il processo di classificazione basato sul cluster eseguito sul set di dati…mehr

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Produktbeschreibung
I social media giocano un ruolo significativo nell'esplorare le opinioni e le emozioni degli utenti in base alle attività quotidiane. Estrarre i dati dei social network riguardanti le opinioni e le emozioni degli utenti è necessario per capire il comportamento e la mentalità degli utenti. Questo lavoro di ricerca propone un approccio ibrido di data mining utilizzando tecniche di clustering K-Means e di classificazione Naive Bayes per analizzare le emozioni nei tweet. La classificazione basata sul tipo di emozione e il processo di classificazione basato sul cluster eseguito sul set di dati sulle emozioni dei tweet utilizzando il classificatore Naïve Bayes analizza le prestazioni dell'approccio ibrido di data mining utilizzando misure di performance.
Autorenporträt
Vadivel Ganesan ist Assistenzprofessor und verfügt über sechs Jahre Lehrerfahrung am SNMV College of Arts & Science. Er hat zwei M.Phil-Stipendiaten betreut und gefördert. Er nahm an verschiedenen Programmen zur Entwicklung des Lehrkörpers teil. Er hat an verschiedenen Seminaren, Konferenzen und Workshops auf nationaler Ebene teilgenommen und verschiedene Vorträge gehalten.