Identification and Recommendation of Authorities on Different Topics Based on Twitter

Título traducido de la contribución: Identificación y Recomendación de Autoridades en Diferentes Temas Basado en Twitter

Roque Daniel Contreras Chacon, Jack Fernando Bravo Torres, Jennifer Andrea Yepez Alulema, Diego Andres Cuji Dutan, Paul Esteban Vintimilla Tapia

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo

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 contribuciónIdentificación y Recomendación de Autoridades en Diferentes Temas Basado en Twitter
Idioma originalInglés estadounidense
Páginas (desde-hasta)1-10
Número de páginas10
PublicaciónInternational Journal of Pure and Applied Mathematics
Volumen114
N.º114
EstadoPublicada - 1 ene. 2017

Palabras clave

  • Big data
  • Recommender systems
  • Social networks
  • Twitter

Areas de Conocimiento del CACES

  • 116A Computación

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Identificación y Recomendación de Autoridades en Diferentes Temas Basado en Twitter'. En conjunto forman una huella única.

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