Professor Advisor | dc.contributor.advisor | Pino Urtubia, José | es_CL |
Author | dc.contributor.author | Castro Squella, Mario | es_CL |
Staff editor | dc.contributor.editor | Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas | es_CL |
Staff editor | dc.contributor.editor | Departamento de Ciencias de la Computación | es_CL |
Associate professor | dc.contributor.other | Fabry, Johan | |
Associate professor | dc.contributor.other | Olivos Aravena, Octavio Augusto Jorge | |
Admission date | dc.date.accessioned | 2012-09-12T18:18:00Z | |
Available date | dc.date.available | 2012-09-12T18:18:00Z | |
Publication date | dc.date.issued | 2010 | es_CL |
Identifier | dc.identifier.uri | https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/103817 | |
Abstract | dc.description.abstract | Twitter es un servicio que últimamente ha adquirido bastante notoriedad en el cual sus usuarios envían y leen entradas de texto de un largo máximo de 140 caracteres. En estos mensajes los usuarios hablan de sus actividades diarias y comparten opiniones e información. Se puede acceder a Twitter desde diversas plataformas como aplicaciones de escritorio, aplicaciones móviles y en la web. Sumado a esto, Twitter cuenta con una API abierta con la cual desarrolladores pueden acceder a su contenido y desarrollar aplicaciones. Esto presenta una oportunidad interesante para efectuar tareas de recuperación de la información y de procesamiento de lenguaje natural.
Esta memoria tuvo como objetivo aplicar una metodología para identificar y clasificar términos indicativos de intereses de los usuarios. El conocer estos intereses resulta útil para tareas de filtrado de información como lo es la generación de recomendaciones. Para identificar y clasificar los términos se hizo uso de técnicas estadísticas y resultados de búsquedas en el motor de búsqueda Google.
Los resultados obtenidos muestran que es posible identificar términos claves indicativos de intereses, y que estas técnicas se pueden refinar para obtener resultados más precisos. | |
Lenguage | dc.language.iso | es | es_CL |
Publisher | dc.publisher | Universidad de Chile | es_CL |
Publisher | dc.publisher | CyberDocs | es_CL |
Type of license | dc.rights | Castro Squella, Mario | es_CL |
Keywords | dc.subject | Computación | es_CL |
Keywords | dc.subject | Interacción social | es_CL |
Keywords | dc.subject | Internet, Aspectos sociales, Chile | es_CL |
Keywords | dc.subject | Comunidades virtuales | es_CL |
Título | dc.title | Metodología para Extraer Intereses de Usuarios de Twitter para Generación de Recomendaciones | es_CL |
Document type | dc.type | Tesis | |