Detección de tópicos: utilizando el modelo LDA

"El objetivo de este trabajo es lograr una herramienta que permita procesar grandes volúmenes de comentarios sobre una compañía en la red social Twitter y permita realizar lo que se llama “Topic Detection”, es decir, detectar cuáles son los temas o tópicos sobre lo que más se habla acerca de un...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Hammoe, Luciano
Otros Autores: Arjones, Gustavo
Formato: Trabajo final de especialización
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
REDES SOCIALES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR
ANALISIS DE DATOS
Acceso en línea:http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1250
Aporte de:
Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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spelling I32-R138-123456789-12502022-12-07T15:24:16Z Detección de tópicos: utilizando el modelo LDA Hammoe, Luciano Arjones, Gustavo REDES SOCIALES INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR ANALISIS DE DATOS "El objetivo de este trabajo es lograr una herramienta que permita procesar grandes volúmenes de comentarios sobre una compañía en la red social Twitter y permita realizar lo que se llama “Topic Detection”, es decir, detectar cuáles son los temas o tópicos sobre lo que más se habla acerca de una compañía. Esto permite a dicha compañía entender de una manera simple qué concepto tienen los usuarios de la red social (sean o no clientes de la marca) sobre si misma, y sobre los productos / servicios de sus marcas. En función de estos tópicos, la empresa podrá adoptar estrategias de acuerdo a los objetivos que se quieran lograr." Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2018 2018-10-24T18:36:51Z 2018-10-24T18:36:51Z 2018 Trabajo final de especialización http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1250 es application/pdf
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