26,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 1-2 Wochen
payback
13 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Con plataformas de microblogging como Twitter generando enormes cantidades de datos textuales cada día, las posibilidades de descubrimiento de conocimiento a través de los datos de Twitter adquieren cada vez más relevancia. De forma similar al mecanismo de votación pública de sitios web como Internet Movie Database (IMDb), que agrega valoraciones de películas, el contenido de Twitter contiene reflejos de la opinión pública sobre las películas. El objetivo de este estudio es explorar el uso de los contenidos de Twitter como datos textuales para predecir la calificación de las películas. En este…mehr

Produktbeschreibung
Con plataformas de microblogging como Twitter generando enormes cantidades de datos textuales cada día, las posibilidades de descubrimiento de conocimiento a través de los datos de Twitter adquieren cada vez más relevancia. De forma similar al mecanismo de votación pública de sitios web como Internet Movie Database (IMDb), que agrega valoraciones de películas, el contenido de Twitter contiene reflejos de la opinión pública sobre las películas. El objetivo de este estudio es explorar el uso de los contenidos de Twitter como datos textuales para predecir la calificación de las películas. En este estudio, extraemos una serie de tweets y los compilamos para predecir las puntuaciones de las películas recién estrenadas. Las predicciones se realizaron con los algoritmos, explorando la polaridad del tweet. Además, este estudio explora el uso de diferentes tipos de algoritmo de clasificación de tweets y algoritmo de calificación de películas. Los resultados muestran que la clasificación de películas desarrollada por nuestra aplicación se compara con IMDB y Rotten Tomatoes.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Autorenporträt
Abhishek Kesharwani rabotaet docentom w Ob#edinennom inzhenerno-issledowatel'skom kolledzhe, fakul'tet komp'üternyh nauk i inzhenerii. Cel' ätoj knigi - izuchit' ispol'zowanie soderzhimogo Twitter w kachestwe textowyh dannyh dlq prognozirowaniq rejtinga fil'mow, ob#qsnit' metody izwlecheniq twitow, predskazat' nastroenie twitow i algoritm klassifikacii twitow.