Visualización de redes de colaboración a partir de datos abiertos en twitter aplicando técnicas de análisis de redes sociales
En la presenta investigación se aplica métricas de análisis de redes sociales con el fin de valorar y visualizar el impacto de las relaciones entre los usuarios de twitter y encontrar patrones que permitan establecer recomendaciones de usuarios a seguir e identificar las cuentas más mencionadas en e...
Gardado en:
| Autor Principal: | |
|---|---|
| Formato: | bachelorThesis |
| Publicado: |
2013
|
| Subjects: | |
| Acceso en liña: | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/6595 |
| Tags: |
Engadir etiqueta
Sen Etiquetas, Sexa o primeiro en etiquetar este rexistro!
|
| Summary: | En la presenta investigación se aplica métricas de análisis de redes sociales con el fin de valorar y visualizar el impacto de las relaciones entre los usuarios de twitter y encontrar patrones que permitan establecer recomendaciones de usuarios a seguir e identificar las cuentas más mencionadas en el contexto de opendata, respecto a esta problemática se plantea una solución, construir un agente que extraiga información del contenido de los tweets mediante técnicas de expresiones regulares y Scrapy, a fin de obtener la mayor información posible como: hashtag, menciones, url y datos del usuario. Una vez de contar con un conjunto de datos, se determina rasgos similares entre usuario de acuerdo a las características que comparten, para ello se aplica métodos basados en distancia como similitud de coseno, con estos resultados obtenidos se visualiza los datos en Gephi y se aplica métricas de SNA como: centralidad de grado, intermediación, cercanía, Page Rank , para el estudio de las subestructuras de la red, el puntaje dado por las métricas dará una lista priorizada de usuarios a seguir así como las cuentas más mencionadas. |
|---|