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Com as plataformas de microblogging, como o Twitter, a gerar enormes quantidades de dados textuais todos os dias, as possibilidades de descoberta de conhecimento através dos dados do Twitter tornam-se cada vez mais relevantes. À semelhança do mecanismo de votação pública em sítios Web como a Internet Movie Database (IMDb), que agrega classificações de filmes, o conteúdo do Twitter contém reflexos da opinião pública sobre filmes. Este estudo tem como objetivo explorar a utilização de conteúdos do Twitter como dados textuais para prever a classificação de filmes. Neste estudo, extraímos um…mehr

Produktbeschreibung
Com as plataformas de microblogging, como o Twitter, a gerar enormes quantidades de dados textuais todos os dias, as possibilidades de descoberta de conhecimento através dos dados do Twitter tornam-se cada vez mais relevantes. À semelhança do mecanismo de votação pública em sítios Web como a Internet Movie Database (IMDb), que agrega classificações de filmes, o conteúdo do Twitter contém reflexos da opinião pública sobre filmes. Este estudo tem como objetivo explorar a utilização de conteúdos do Twitter como dados textuais para prever a classificação de filmes. Neste estudo, extraímos um número de tweets e compilámo-los para prever as classificações de filmes recém-lançados. As previsões foram feitas com os algoritmos, explorando a polaridade do tweet. Além disso, este estudo explora a utilização de vários tipos diferentes de algoritmo de classificação de tweets e de algoritmo de classificação de filmes. Os resultados mostram que a classificação de filmes desenvolvida pela nossa aplicação é comparada com o IMDB e o Rotten Tomatoes.
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.