Enfoque híbrido de minería de datos para el análisis de las emociones - Ganesan, Vadivel
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Las redes sociales desempeñan un papel importante en la exploración de las opiniones y emociones de los usuarios a partir de las actividades cotidianas. La minería de datos de redes sociales en relación con las opiniones y emociones de los usuarios es necesaria para entender el comportamiento y la mentalidad de los usuarios. Este trabajo de investigación propone un enfoque híbrido de minería de datos utilizando técnicas de clustering de K-Means y de clasificación de Naive Bayes para analizar las emociones en los tweets. La clasificación basada en el tipo de emoción y el proceso de…mehr

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Produktbeschreibung
Las redes sociales desempeñan un papel importante en la exploración de las opiniones y emociones de los usuarios a partir de las actividades cotidianas. La minería de datos de redes sociales en relación con las opiniones y emociones de los usuarios es necesaria para entender el comportamiento y la mentalidad de los usuarios. Este trabajo de investigación propone un enfoque híbrido de minería de datos utilizando técnicas de clustering de K-Means y de clasificación de Naive Bayes para analizar las emociones en los tweets. La clasificación basada en el tipo de emoción y el proceso de clasificación basado en clústeres realizado en el conjunto de datos de emoción de los tweets utilizando el clasificador Naïve Bayes analiza el rendimiento del enfoque híbrido de minería de datos utilizando medidas de rendimiento.
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Autorenporträt
Vadivel Ganesan es profesor asistente y tiene seis años de experiencia docente en el SNMV College of Arts & Science. Ha guiado y producido dos becas de M.Phil. Ha asistido a varios programas de desarrollo del profesorado. Ha participado y presentado diferentes trabajos en seminarios, conferencias y talleres a nivel nacional.