Využití metod dolování dat pro analýzu sociálních sítí
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce se zabývá problematikou dolování dat v prostředí sociálních sítí. Podává přehled o dolování z dat a možných metodách dolování. Práce také zkoumá sociální média a sítě, co mohou poskytnout a jaké problémy se sebou přinášejí. Jsou prozkoumané API třech sociálních sítí a jejich možnosti z hlediska získání dat vhodných pro dolování. Zkoumají se techniky dolování znalostí z textových dat. Je popsán způsob implementace webové aplikace, která doluje data ze sociální sítě Twitter pomoci algoritmu SVM. Implementovaná aplikace klasifikuje zprávy na základě jejich textu do tříd reprezentujících kontinenty původu. Je provedeno několik experimentů v softwaru RapidMiner a v implementované webové aplikaci a jejich výsledky jsou prozkoumány.
Thesis discusses data mining the social media. It gives an introduction about the topic of data mining and possible mining methods. Thesis also explores social media and social networks, what are they able to offer and what problems do they bring. Three different APIs of three social networking sites are examined with their opportunities they provide for data mining. Techniques of text mining and document classification are explored. An implementation of a web application that mines data from social site Twitter using the algorithm SVM is being described. Implemented application is classifying tweets based on their text where classes represent tweets' continents of origin. Several experiments executed both in RapidMiner software and in implemented web application are then proposed and their results examined.
Thesis discusses data mining the social media. It gives an introduction about the topic of data mining and possible mining methods. Thesis also explores social media and social networks, what are they able to offer and what problems do they bring. Three different APIs of three social networking sites are examined with their opportunities they provide for data mining. Techniques of text mining and document classification are explored. An implementation of a web application that mines data from social site Twitter using the algorithm SVM is being described. Implemented application is classifying tweets based on their text where classes represent tweets' continents of origin. Several experiments executed both in RapidMiner software and in implemented web application are then proposed and their results examined.
Description
Keywords
Dolování z dat, sociální médiá, sociální sítě, API, OAuth, Facebook, Twitter, Last.fm, sociálni graf, JSON, PHP, Phirehose, JavaScript, Nette, MySQL, dolování z textových dat, klasifikace dokumentů, TF-IDF, Naivní Bayes, k-nejbližší sousedé, SVM, support vector machine, RapidMiner, Data mining, social media, social networks, API, OAuth, Facebook, Twitter, Last.fm, social graph, JSON, PHP, Phirehose, JavaScript, Nette, MySQL, text mining, document classification, TF-IDF, Naive Bayes, k-nearest neighbors, SVM, support vector machine, RapidMiner
Citation
NOVOSAD, A. Využití metod dolování dat pro analýzu sociálních sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2013.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační systémy
Comittee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda)
doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda)
Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (člen)
doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D. (člen)
Ing. Aleš Smrčka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2013-06-18
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Jakým způsobem jste získal referenční data na vytvoření modelů a jak jste tyto data upravoval, než jste je použil? Jakým způsobem jste odstranil z dat nevýznamová slova? Jakým způsobem funguje křížová validace?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení