Diariamente, la plataforma de microblogging Twitter genera una cantidad de información abrumadora. Es expresada en mensajes de 140 caracteres conocidos como tweets. Twitter permite buscar tanto tweets de usuarios concretos como tweets que contengan términos específicos, pero no permite la búsqueda temática, es decir no permite agrupar los mensajes bajo epígrafes generales.
Con este TFG hemos querido plantear una solución que facilite la búsqueda temática en Twitter. Nuestra propuesta es capaz de descargar tweets y agruparlos bajo diferentes categorías dándole una utilidad a los tweets más allá de su propio contenido, pudiendo realizar búsquedas por temáticas, facilitando la experiencia al usuario. Como caso de uso, nos centramos en el caso de búsqueda temática sobre una ciudad.
Para la clasificación en categorías, es necesario realizar primero una categorización de forma manual para que posteriormente mediante técnicas de aprendizaje automático se realice una clasificación de forma automática. Para la clasificación automática, hemos utilizado la técnica de aprendizaje supervisado basada en el Teorema de Bayes, que deduce mediante entrenamiento y validación a qué categoría puede pertenecer un tweet.
El usuario finalmente podrá filtrar toda esta información en función de las categorías creadas, fechas y palabras clave que contenga el tweet
