2016 Olympic Games on Twitter: Sentiment Analysis of Sports Fans Tweets using Big Data Framework
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 400
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JACET-5-3_002
تاریخ نمایه سازی: 20 آذر 1398
چکیده مقاله:
Big data analytics is one of the most important subjects in computer science. Today, due to the increasing expansion of Web technology, a large amount of data is available to researchers. Extracting information from these data is one of the requirements for many organizations and business centers. In recent years, the massive amount of Twitter s social networking data has become a platform for data mining research to discover facts, trends, events, and even predictions of some incidents. In this paper, a new framework for clustering and extraction of information is presented to analyze the sentiments from the big data. The proposed method is based on the keywords and the polarity determination which employs seven emotional signal groups. The dataset used is 2077610 tweets in both English and Persian. We utilize the Hive tool in the Hadoop environment to cluster the data, and the Wordnet and SentiWordnet 3.0 tools to analyze the sentiments of fans of Iranian athletes. The results of the 2016 Olympic and Paralympic events in a one-month period show a high degree of precision and recall of this approach compared to other keyword-based methods for sentiment analysis. Moreover, utilizing the big data processing tools such as Hive and Pig shows that these tools have a shorter response time than the traditional data processing methods for pre-processing, classifications and sentiment analysis of collected tweets.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Azam Seilsepour
Department of Computer Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University
Reza Ravanmehr
Computer Engineering Department, Central Tehran Branch, Islamic Azad University,
Hamid Reza Sima
Department of Computer Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :