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metadata.dc.type: masterThesis
Título : Implementación de un sistema de nube de computación para análisis de sentimientos en Twitter, para clasificar hoteles en 5 ciudades de Australia: Sídney, Melbourne, Brisbane, Adelaide y Perth
Autor : Mena Maldonado, Elisa Karina
metadata.dc.contributor.advisor: Sinnott, Richard
Palabras clave : COMPUTACIÓN EN NUBE;ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS;BIG DATA;MACHINE LEARNING
Fecha de publicación : dic-2014
Editorial : Melbourne / Universidad de Melbourne / 2014
Citación : Mena Maldonado, Elisa Karina (2014). Implementación de un sistema de nube de computación para análisis de sentimientos en Twitter, para clasificar hoteles en 5 ciudades de Australia: Sídney, Melbourne, Brisbane, Adelaide y Perth. (Trabajo de Titulación de Máster en Tecnologías de la Información). Universidad de Melbourne. Melbourne. 22 p.
Resumen : El presente estudio explora como el ánálisis de los medios sociales como Twitter puede usarse para identificar la opinión pública en hoteles y compara como estos sentimientos se relacionan a las guías turísticas de TripAdvisor de las ciudades más importantes de Australia Sídney, Melbourne, Brisbane, Perth y Adelaide. En el estudio se recolectaron datos a gran escala de Twitter y se realizó un análisis de datos. Se recolectaron 53 millones de Tweets y después de procesaron los datos removiendo caracteres que no son parte del alfabeto inglés, emoticones y hashtags y se clasificaron automáticamente los tweets en positivo, negativo o neutral; para esto se uso un clasificador Naïve Bayes. Se utilizaron dos conjuntos de datos para entrenar al clasificador: un corpus del natural language toolkit (NLTK) que consistía de 1000 críticas de películas y 400 tweets relacionados a hoteles manualmente clasificados. La precisión del clasificador usando cada conjunto de datos fue de 68.35% y 68.18% respectivamente. Para hacer el análisis de datos se utilizó Kibana en conjunto con Elasticsearch y Couchbase. En el estudio se encontraron datos más objetivos que subjetivos. Se analizaron datos específicos de la ciudad de Melbourne y se encontró que el hotel con más tweets fue el Crown y el que menos tuvo fue el The Blackman. En general, los tweets relacionados a hoteles fueron escasos. Se encontraron 300 tweets relevantes de 53 millones.
URI : http://repositorio.educacionsuperior.gob.ec/handle/28000/2802
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