Modelos de aprendizaje supervisado como apoyo a la toma de decisiones en las organizaciones basados en datos de redes sociales: Una revisión sistemática de la literatura.

Las redes sociales se han convertido en la herramienta de comunicación e interacción más utilizada entre las personas y se han diversificado para cumplir funciones importantes dentro de la organización. En consecuencia, las redes sociales se han vuelto una fuente inmensa de datos que son procesados a través de modelos de aprendizaje supervisado para producir información que sea competente para la toma de decisiones como la predicción de campañas electorales, la predicción de consumo de un producto y/o servicio, la reputación de una empresa entre otros. De manera que el presente estudio tiene como objetivo identificar los modelos de aprendizaje supervisado como apoyo a la toma de decisiones en las organizaciones basados en datos de redes sociales. Para la identificación de modelos de aprendizaje supervisado se realizó una revisión sistemática de la literatura(RSL) en bases de datos reconocidas y revistas indexadas. De un total de 1614 artículos se identificaron 32 artículos que hacen referencia a 6 modelos de aprendizaje supervisado y las funciones que cumplen como apoyo a la toma de decisiones en una organización. Se puede concluir que existen diversos modelos de aprendizaje supervisado siendo el de Support Vector Machine de mayor grado de precisión. También se han encontrado en las investigaciones modelos de: Naive Bayes, Decision Tree, Regression: Logistic y lineal, k-Nearest Neighbors, y finalmente Neural Network.Trabajo de investigaciónLIMAEscuela Profesional de Ingeniería de SistemasTecnología de información e innovación tecnológic

Exploiting Meta Attributes for Identifying Event Related Hashtags

Users in social media often participate in discussions regarding different events happening in the physical world (e.g., concerts, conferences, festivals) by posting messages, replying to or forwarding messages related to such events. In various applications like event recommendation, event reporting, etc. it might be useful to find user discussions related to such events from social media. Finding event related hashtags can be useful for this purpose. In this paper, we focus on the problem of finding relevant hashtags for a given event. Features are defined to identify the event related hashtags. We specifically look for features that use similarities of the hashtags with the event metadata attributes. A learning to rank algorithm is applied to learn the importance weights of the features towards the task of predicting the relevance of a hashtag to the given event. We experimented on events from four different categories (namely, Award ceremonies, E-commerce events, Festivals, and Product launches). Experimental results show that our method significantly outperforms the baseline methods