Análisis de ciudades a través su actividad en redes sociales

The analysis of the topics that are spoken in a city is done to know the opinions expressed by users about everyday situations or events that occur at any given time. This can be useful to different sectors of the business environment to get opinions on the impact of advertising campaigns, also to state institutions that are interested in knowing what people are expressing about issues related to government management or political campaigns. For the automatic detection of the number of subjects, two techniques were used, the harmonic mean and the frequency distribution of the hashtags found in the database of the social network under study. Then, using the algorithm Latent Dirichlet Allocation the groups of words belonging to each topic are obtained. According to the obtained results it is verified that the algorithm for the detection of the subjects is reliable because the majority of the terms of each group are related to each other.El análisis de los temas sobre los cuales se habla en una ciudad se realiza para conocer las opiniones que expresan los usuarios sobre situaciones cotidianas o eventos que ocurren en determinado momento. Esto puede servir a diferentes sectores del ámbito empresarial para conocer opiniones sobre el impacto de campañas publicitarias, también a instituciones del estado que estén interesadas en saber qué expresan las personas sobre algún tema relacionado con la gestión gubernamental o con campañas políticas. Para la detección automática del número de temas se utilizaron dos técnicas, una aplicando la media armónica y la otra utilizando la distribución de frecuencia de los hashtags encontrados en la base de datos de la red social bajo estudio. Después, por medio del algoritmo Latent Dirichlet Allocation se obtienen los grupos de palabras pertenecientes a cada tema. De acuerdo con los resultados obtenidos se comprueba que el algoritmo para la detección de los temas es fiable, ya que en su mayoría los términos de cada grupo están relacionados entre sí.[CA] L’anàlisi dels temes sobre els quals es parla en una ciutat es realitza per a conèixer les opinions que expressen els usuaris sobre situacions quotidianes o esdeveniments que ocorren en determinat moment. Açò pot servir a diferents sectors de l’àmbit empresarial per a conèixer opinions sobre l’impacte de campanyes publicitàries, també a institucions de l’estat que estiguen interessades a saber què expressen les persones sobre algun tema relacionat amb la gestió governamental o amb campanyes polítiques. Per a la detecció automàtica del nombre de temes es van utilitzar dues tècniques, una aplicant la mitjana harmònica i l’altra utilitzant la distribució de freqüència dels hashtags trobats en la base de dades de la xarxa social sota estudi. Després, per mitjà de l’algorisme Latent Dirichlet Allocation s’obtenen els grups de paraules pertanyents a cada tema. D’acord amb els resultats obtinguts es comprova que l’algorisme per a la detecció dels temes és fiable, ja que en la seua majoria els termes de cada grup estan relacionats entre si.Alvarez Ramos, L. (2017). Análisis de ciudades a través su actividad en redes sociales. http://hdl.handle.net/10251/89807TFG

Multi-Agent Systems

This Special Issue ""Multi-Agent Systems"" gathers original research articles reporting results on the steadily growing area of agent-oriented computing and multi-agent systems technologies. After more than 20 years of academic research on multi-agent systems (MASs), in fact, agent-oriented models and technologies have been promoted as the most suitable candidates for the design and development of distributed and intelligent applications in complex and dynamic environments. With respect to both their quality and range, the papers in this Special Issue already represent a meaningful sample of the most recent advancements in the field of agent-oriented models and technologies. In particular, the 17 contributions cover agent-based modeling and simulation, situated multi-agent systems, socio-technical multi-agent systems, and semantic technologies applied to multi-agent systems. In fact, it is surprising to witness how such a limited portion of MAS research already highlights the most relevant usage of agent-based models and technologies, as well as their most appreciated characteristics. We are thus confident that the readers of Applied Sciences will be able to appreciate the growing role that MASs will play in the design and development of the next generation of complex intelligent systems. This Special Issue has been converted into a yearly series, for which a new call for papers is already available at the Applied Sciences journal’s website: https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/Multi-Agent_Systems_2019