Σε αυτήν την εργασία χρησιμοποιούμε το μέσο κοινωνικής δικτύωσης "twitter" (https://twitter.com/) για την συλλογή μηνυμάτων που αφορούν τις εξελίξεις στην ευρωζώνη και την εφαρμογή μεθόδων επιβλεπόμενης μηχανικής μάθησης για την "εκπαίδευση" ενός κατηγοριοποιητή ο οποίος θα διαχωρίζει τα μηνύματα σε "θετικά" και "αρνητικά"
ανάλογα με την είδηση ή την άποψη που περιέχουν. Οι μέθοδοι κατηγοριοποίησης που εφαρμόστηκαν ήταν οι k πλησιέστεροι γείτονες, μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης και αφελής Μπεϊζιανός κατηγοριοποιητής.
Ο ταξινομητής θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί σε ένα απλό πρόγραμμα το οποίο ημερησίως θα συλλέγει και θα ταξινομεί, αυτομάτως, σχετικά μηνύματα. Μία μακρυπρόθεσμη χρήση ενός τέτοιου προγράμματος θα μας έδινε σαν αποτέλεσμα δεδομένα σε μορφή χρονοσειράς τα οποία στην συνέχεια θα μπορούσαν να αναλυθούν για την εξαγωγή, πιθανώς, χρήσιμων συμπερασμάτων. / --
Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/5934 |
Date | 12 April 2013 |
Creators | Νεράντζης, Δημήτριος |
Contributors | Κωτσιαντής, Σωτήρης, Nerantzis, Dimitrios, Κωτσιαντής, Σωτήρης, Καββαδίας, Δημήτριος, Ράγγος, Όμηρος |
Source Sets | University of Patras |
Language | gr |
Detected Language | Greek |
Type | Thesis |
Rights | 0 |
Relation | Η ΒΚΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της. |
Page generated in 0.0016 seconds