Twitter es un servicio que últimamente ha adquirido bastante notoriedad en el cual sus usuarios envían y leen entradas de texto de un largo máximo de 140 caracteres. En estos mensajes los usuarios hablan de sus actividades diarias y comparten opiniones e información. Se puede acceder a Twitter desde diversas plataformas como aplicaciones de escritorio, aplicaciones móviles y en la web. Sumado a esto, Twitter cuenta con una API abierta con la cual desarrolladores pueden acceder a su contenido y desarrollar aplicaciones. Esto presenta una oportunidad interesante para efectuar tareas de recuperación de la información y de procesamiento de lenguaje natural.
Esta memoria tuvo como objetivo aplicar una metodología para identificar y clasificar términos indicativos de intereses de los usuarios. El conocer estos intereses resulta útil para tareas de filtrado de información como lo es la generación de recomendaciones. Para identificar y clasificar los términos se hizo uso de técnicas estadísticas y resultados de búsquedas en el motor de búsqueda Google.
Los resultados obtenidos muestran que es posible identificar términos claves indicativos de intereses, y que estas técnicas se pueden refinar para obtener resultados más precisos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/103817 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Castro Squella, Mario |
| Contributors | Pino Urtubia, José, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ciencias de la Computación, Fabry, Johan, Olivos Aravena, Octavio Augusto Jorge |
| Publisher | Universidad de Chile, CyberDocs |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Castro Squella, Mario |
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