Vorhersage der Filmwertung basierend auf Twitter-Stimmungsanalyse - Kesharwani, Abhishek
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Da Microblogging-Plattformen wie Twitter täglich riesige Mengen an Textdaten generieren, werden die Möglichkeiten der Wissensentdeckung durch Twitter-Daten immer relevanter. Ähnlich wie bei öffentlichen Abstimmungen auf Websites wie der Internet Movie Database (IMDb), die Filmwertungen zusammenfasst, spiegeln Twitter-Inhalte die öffentliche Meinung zu Filmen wider. Diese Studie zielt darauf ab, die Verwendung von Twitter-Inhalten als Textdaten zur Vorhersage der Filmwertung zu untersuchen. In dieser Studie extrahieren wir die Anzahl der Tweets und stellen sie zusammen, um die…mehr

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Produktbeschreibung
Da Microblogging-Plattformen wie Twitter täglich riesige Mengen an Textdaten generieren, werden die Möglichkeiten der Wissensentdeckung durch Twitter-Daten immer relevanter. Ähnlich wie bei öffentlichen Abstimmungen auf Websites wie der Internet Movie Database (IMDb), die Filmwertungen zusammenfasst, spiegeln Twitter-Inhalte die öffentliche Meinung zu Filmen wider. Diese Studie zielt darauf ab, die Verwendung von Twitter-Inhalten als Textdaten zur Vorhersage der Filmwertung zu untersuchen. In dieser Studie extrahieren wir die Anzahl der Tweets und stellen sie zusammen, um die Bewertungsergebnisse neu veröffentlichter Filme vorherzusagen. Die Vorhersagen wurden mit den Algorithmen erstellt, wobei die Tweet-Polarität untersucht wurde. Darüber hinaus untersucht diese Studie die Verwendung verschiedener Arten von Tweet-Klassifizierungsalgorithmen und Film-Bewertungsalgorithmen. Die Ergebnisse zeigen, dass die von unserer Anwendung entwickelte Film-Bewertung mit IMDB und Rotten Tomatoes verglichen wird.
Autorenporträt
Este livro tem como objetivo explorar a utilização do conteúdo do Twitter como dados textuais para prever a classificação de filmes, explicar os métodos de extração de tweets, prever o sentimento dos tweets e o algoritmo de classificação de tweets.