Detecting sentiment change in twitter streaming data
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/14320
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
MOA-TweetReader is a real-time system to read tweets in real time, to detect changes,
and to fi nd the terms whose frequency changed. Twitter is a micro-blogging service built to discover what is happening at any moment in time, anywhere in the world. Twitter messages are short, and generated constantly, and well suited for knowledge discovery using data stream mining. MOA-TweetReader is a software extension to the MOA framework.
Massive Online Analysis (MOA) is a software environment for implementing algorithms and running experiments for online learning from evolving data streams.
CitacióBifet, A. [et al.]. Detecting sentiment change in twitter streaming data. A: Workshop on Applications of Pattern Analysis. "Journal of Machine Learning Research: Workshop and Conference Proceedings Series". Castro Urdiales: 2011, p. 5-11.
Versió de l'editorhttp://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v17/bifet11a/bifet11a.pdf
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
bifet11a.pdf | 80,72Kb | Visualitza/Obre |