Xác định thông tin dịch bệnh dựa trên phân tích dữ liệu twitter

Abstract

Nội dung của luận văn được bố cục thành 3 chương : Chương 1 Mạng xã hội Twettẻ và các đặc trưng Giới thiệu về mạng xã hội Twitter, các khái niệm và đặc trưng trong mạng xã hội này, bao gồm các mối quan hệ trong mạng, những tác nhân ảnh hưởng trực tiếp đến cá nhân người dùng, cách thức đăng tải thông tin thông qua Twitter. Giới thiệu những cách thức tư vấn hiện nay được áp dụng cho Twitter và những hạn chế của các phương pháp này. Chương 2 Kỹ thuật phân loại văn bản và xác định dịch bệnh trên twitter Trình bày tổng quan về kỹ thuật phân lớp văn bản và áp dụng kỹ thuật Naive Bayes để xác định dịch bệnh trong phân tích dữ liệu trên Twitter. Dựa vào những đặc trưng của mạng xã hội Twitter, đưa ra đề xuất phương pháp áp dụng kỹ thuật phân lớp văn bản. Chương 3 Thử nghiệm và đánh giá Sử dụng các thư viện có sẵn do Twitter cung cấp, thực hiện xây dựng bộ dữ liệu từ dữ liệu thực tế hiện có của Twitter cho một số lượng người dùng, sử dụng kỹ thuật phân lớp văn bản Naive Bayet đã đề xuất ở chương 2 để phân tích và xác định dịch cúm. Đánh giá kết quả so với các phương pháp tư vấn khác, và so với cách làm việc hiện tại của Twitter để cung cấp các tweet cho người dùng.