Sentiment Analysis for Social Media

Sentiment analysis is a branch of natural language processing concerned with the study of the intensity of the emotions expressed in a piece of text. The automated analysis of the multitude of messages delivered through social media is one of the hottest research fields, both in academy and in industry, due to its extremely high potential applicability in many different domains. This Special Issue describes both technological contributions to the field, mostly based on deep learning techniques, and specific applications in areas like health insurance, gender classification, recommender systems, and cyber aggression detection

LIPIcs, Volume 258, SoCG 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 258, SoCG 2023, Complete Volum

Neues Konzept zur skalierbaren, explorativen Analyse großer Zeitreihendaten mit Anwendung auf umfangreiche Stromnetz-Messdaten

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung eines neuen Konzepts zur skalierbaren explorativen Analyse großer Zeitreihendaten. Hierzu werden zahlreiche datenintensive Methoden aus dem Bereich des Data-Mining und der Zeitreihenanalyse hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit mit wachsendem Datenvolumen untersucht und neue Verfahren und Datenrepräsentationen vorgestellt, die eine Exploration sehr großer Zeitreihendaten erlauben, die mit herkömmlichen Methoden nicht effizient auswertbar sind und unter dem Begriff Big Data eingeordnet werden können. Methoden zur Verwaltung und Visualisierung großer multivariater Zeitreihen werden mit Methoden zur Detektion seltener und häufiger Muster – sog. Discords und Motifs – kombiniert und zu einem leistungsfähigen Explorationssystem namens ViAT (von engl. Visual Analysis of Time series) zusammengefasst. Um auch Analysen von Zeitreihendaten durchführen zu können, deren Datenvolumen hunderte von Terabyte und mehr umfasst, wurde eine datenparallele verteilte Verarbeitung auf Basis von Apache Hadoop entwickelt. Sie erlaubt die Ableitung datenreduzierter Metadaten, welche statistische Eigenschaften und neuartige Strukturbeschreibungen der Zeitreihen enthalten. Auf dieser Basis sind neue inhaltsbasierte Anfragen und Auswertungen sowie Suchen nach bekannten und zuvor unbekannten Mustern in den Daten möglich. Das Design der entwickelten neuen Methoden und deren Integration zu einem Gesamtsystem namens FraScaTi (von engl. Framework for Scalable management and analysis of Time series data) wird vorgestellt. Das System wird evaluiert und im Anwendungsfeld der Stromnetzanalyse erprobt, welches von der Skalierbarkeit und den neuartigen Analysemöglichkeiten profitiert. Hierzu wird eine explorative Analyse hochfrequenter Stromnetz-Messdaten durchgeführt, deren Ergebnisse im Kontext des Anwendungsbereichs präsentiert und diskutiert werden