Resumen
La plataforma social Twitter es uno de los microblogs más famosos del mundo. Mensualmente, acoge a cientos de millones de visitantes que publican una gran cantidad de datos que son consumidos por otros. Algunas de estas publicaciones ayudan a otros a generar conocimiento. Los usuarios que generan contenidos en un área determinada, ayudando a la gente a aumentar sus conocimientos, son clasificados como autoridades en ese campo. Este contenido podría ser aprovechado por los estudiantes para mejorar su rendimiento académico. En este trabajo, presentamos un sistema para identificar y recomendar autoridades en un área determinada basado en técnicas de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado. Para verificar la precisión y nuestro modelo, desarrollamos varias pruebas dentro de un tema particular. Los resultados muestran que el sistema puede identificar autoridades con una precisión media de [78,82 ±2,51] %, lo que representa un alto grado de confianza.
Título traducido de la contribución | Identificación y Recomendación de Autoridades en Diferentes Temas Basado en Twitter |
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Idioma original | Inglés estadounidense |
Páginas (desde-hasta) | 1-10 |
Número de páginas | 10 |
Publicación | International Journal of Pure and Applied Mathematics |
Volumen | 114 |
N.º | 114 |
Estado | Publicada - 1 ene. 2017 |
Palabras clave
- Big data
- Recommender systems
- Social networks
Areas de Conocimiento del CACES
- 116A Computación