Recomendación De Contactos Mediante La Implementación De Clúster En Redes Complejas Aplicadas Al Aná

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Of Modern Engineering Research (IJMER)

Recomendación De Contactos Mediante La Implementación De Clúster En Redes Complejas Aplicadas Al Análisis De Opiniones En Español En La Red Social Twitter Jefferson Beltrán1, Michelle Guerra2 *(Facultad de Ingenieria Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad Central del Ecuador ** (Facultad de Ingenieria Ciencias Fisicas y Matematicas, Universidad Central del Ecuador

RESUMEN: Con el objeto de aprovechar los datos introducidos por millones de usuarios en redes sociales y convertirlos en información relevante, el presente trabajo presenta un caso de estudio sobre recomendación de contactos afines de acuerdo con sus preferencias en Twitter. Tomando las publicaciones generadas por una muestra de usuarios, se realiza un Análisis de Sentimientos, para determinar la polaridad y las emociones expresadas en las publicaciones, para luego identificar las relaciones de afinidad entre los usuarios formado una red compleja, a la que se aplicó un algoritmo de Clustering para formar grupos dentro de la Red y analizar los gustos expresados dentro de los clústers formados. De esta manera se logró crear una nueva forma buscar contactos que tienen los mismos gustos expresados en Twitter. Palabras Clave: Redes Sociales; Twitter; Análisis de Sentimientos; Análisis de Polaridad; Análisis de Emociones; Clustering; Red Compleja.

I. INTRODUCCIÓN El hombre es un ser naturalmente sociable, nos encontramos en una era donde compartir en redes sociales ocupa gran importancia en nuestras vidas, muchos buscan compartir sus experiencias y ser partícipes de las de otros, ya sean sus amigos o personas ajenas a su círculo más próximo. “Esta revolución tecnológica constituye a todas luces un elemento esencial para entender nuestra sociedad, en la medida que crea nuevas formas de socialización, e incluso nuevas definiciones de identidad individual y colectiva... “ [8]. Todas las personas tienen la necesidad de comunicar o compartir lo que les sucede, sus logros, sus gustos, buscando en muchos casos la aprobación del resto de las personas, así como un reconocimiento de su parte, es por eso que surge la necesidad de crear este tipo de plataformas, que de cierta manera han logrado que la comunicación sea mucho más sencilla, fomentando nuevos estereotipos de comunicación que permiten a las personas relacionarse entre sí. Es conocido también que muchas de las redes sociales actuales recomiendan usuarios por los amigos en común que tienen, sin notar la potencialidad de realizar un análisis más a fondo sobre los gustos y opiniones que los usuarios tienen sobre algún tema en particular y recomendarles amistades afines con sus gustos, permitiendo de esta forma la creación de una nueva tendencia de recomendación de contactos. En este artículo se presenta un método para realizar la recomendación de contactos de la red Social Twitter, basada en el establecimiento de relaciones entre quien publica un Tweet y quien lo comparte, formando de esta manera una red de relaciones, a la cual se le aplicará un algoritmo de Clustering que permita identificar agrupaciones dentro de la red formada, además se realizará un análisis de polaridad (positiva, negativa, neutra o mixta) de un texto [5]. El artículo se organiza de la siguiente manera: En la sección II se describe brevemente la situación actual del análisis de polaridad. En la Sección III se describe la metodología empleada describiendo la propuesta planteada. En la Sección IV se detallan los resultados de la aplicación de este método. Por último, en la sección V se presentan las conclusiones de este estudio

II. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA La habilidad de entender rápidamente actitudes del consumidor y reaccionar adecuadamente es algo que Expedia Canadá aprovechó cuando se dieron cuenta de que había un crecimiento continuo de feedback | IJMER | ISSN: 2249–6645 |

www.ijmer.com

| Vol. 7 | Iss. 2 | Feb. 2017 | 31 |


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