Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Map-Reduce Technique for sentiment analysis of twitter data.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Amol Majgave and Pallavi Desai
ISBN: 9786202564236
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 64
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23350 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 572167
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: As per some current studies, public opinions expressed in social media may be connected with various social issues. To find out what actually can be discovered in social media data, we need data mining. But traditional data mining has many limitations as size of datasets. So, new data mining approaches that can handle massive amount of data have recently been referred to as big data algorithms. In this paper a new system is proposed that delivers large database of Social Networking Site (SNS) called ‘Twitter’. Processing the tweet involves extraction of metadata of tweet, geocoding the physical address in a tweet, analysing the sentiment of content in the tweet text and extracting the considerable and key phrases from a text. After all the Information Extracted and NER (Named Entity Recognition) text analysis from tweet, are stored into a MongoDB database, as it is more scalable and more flexible among others of NoSQL databases
Ключевые слова: Data Mining