Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter

En este trabajo se investigan diferentes mecanismos para deducir la semántica de los mensajes de Twitter con el fin de modelar perfiles de usuario. Se introducen y analizan métodos de procesamiento de lenguaje natural para plantear diferentes formas de inferir los intereses de los usuarios a partir de sus tweets. Luego, esas estrategias son comparadas para analizar el comportamiento al recomendar mensajes de otros usuarios.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter

En este trabajo se investigan diferentes mecanismos para deducir la semántica de los mensajes de Twitter con el fin de modelar perfiles de usuario. Se introducen y analizan métodos de procesamiento de lenguaje natural para plantear diferentes formas de inferir los intereses de los usuarios a partir de sus tweets. Luego, esas estrategias son comparadas para analizar el comportamiento al recomendar mensajes de otros usuarios.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

#Precision: An Exploration of the Utility of User-Generated Metadata for the Creation of Precise Microblog Query-Expansion Systems

Twitter research provides a unique opportunity to answer fundamental questions regarding the best methods for the large-scale retrieval of extremely sparse documents. This study examines the utility of user-generated metadata expansion candidate terms for the creation of precise microblog search engines. Several search engines were created utilizing different genres of candidate expansion terms, confidence thresholds, and document parameters to explore this issue. This study demonstrates that user-generated metadata has utility for the precise retrieval of terse queries with high levels of associated conversation, such as movie awards or current events, but performs poorly on textually rich queries with lower levels of perceived conversation.Master of Science in Information Scienc

Implementación de una aplicación para el análisis y visualización de eventos en español usando extracción automática de ontologías

La globalización y la aparición de diferentes tecnologías como las redes sociales han ocasionado que la información relacionada a noticias y eventos se propague de una manera más rápida. Ahora las empresas deben estar siempre pendientes a los datos generados para así ser más eficaces en su relación con ellos. Sin embargo, esta es una tarea difícil debido a la gran cantidad de datos y a la falta de procesos automáticos para analizar estos, sobre todo en el idioma español. Como objetivo de este proyecto, se busca brindar una aplicación la cual de manera automática pueda realizar análisis de datos de eventos en español y permitan visualizar los aspectos más importantes relacionados a estos datos. Para esto se implementarán algoritmos de Análisis de Formal de Conceptos y Análisis de Patrones Léxico-Sintácticos. Además, se usarán ontologías para poder estructurar la información recolectada a partir de los algoritmos. Se concluye que los algoritmos desarrollados permiten obtener las entidades y relaciones más relevantes encontradas en los datos con porcentajes relativamente altos de precisión y exhaustividad sobre todo usando datos limpios. Además, es posible mostrar la información recolectada de manera adecuada debido a la flexibilidad de las ontologías.Tesi

Learning Semantic Relationships between Entities in Twitter

In this paper, we investigate whether semantic relationships between entities can be learnt from analyzing microblog posts published on Twitter. We identify semantic links between persons, products, events and other entities. We develop a relation discovery framework that allows for the detection of typed relations that moreover may have temporal dynamics. Based on a large Twitter dataset, we evaluate different strategies and show that co-occurrence based strategies allow for high precision and perform particularly well for relations between persons and events achieving precisions of more than 80%. We further analyze the performance in learning relationships that are valid only for a certain time period and reveal that for those types of relationships Twitter is a suitable source as it allows for discovering trending topics with higher accuracy and with lower delay in time than traditional news media