Analysis of Twitter Data Using a Multiple-level Clustering Strategy

Twitter, currently the leading microblogging social network, has attracted a great body of research works. This paper proposes a data analysis framework to discover groups of similar twitter messages posted on a given event. By analyzing these groups, user emotions or thoughts that seem to be associated with specific events can be extracted, as well as aspects characterizing events according to user perception. To deal with the inherent sparseness of micro-messages, the proposed approach relies on a multiple-level strategy that allows clustering text data with a variable distribution. Clusters are then characterized through the most representative words appearing in their messages, and association rules are used to highlight correlations among these words. To measure the relevance of specific words for a given event, text data has been represented in the Vector Space Model using the TF-IDF weighting score. As a case study, two real Twitter datasets have been analyse

Generischer Cloud Ressourcen Broker zur Bereitstellung und Konfiguration von VMs im Bezug auf die Analyse und Verarbeitung problemspezifischer Datensätze

Die Vielfalt von heutzutage auftretenden Datenstrukturen schafft Bedarf für individu- ell abgestimmte Analyseplattformen. Dabei benötigte Ressourcen sind vom jeweiligen Anwendungsfall abhängig. Diese Arbeit diskutiert Broker für die Virtualisierung der verarbeitenden Anwendungen, welche durch ein abstrahiertes Dashboard bedient wer- den. Eine Domain Specific Language ermöglicht die Generierung eines Grundgerüsts entsprechender Komponenten, die mit individueller Logik anzureichern sind. Die be- schriebene Architektur bezieht sich zu großen Teilen auf den Umgang mit den flexiblen Eingangsdaten von virtualisierten Verarbeitungsplattformen