Tweets Classification and Sentiment Analysis for Personalized Tweets Recommendation
المؤلفون المشاركون
Batool, Rabia
Khattak, Asad Masood
Satti, Fahad Ahmed
Hussain, Jamil
Khan, Wajahat Ali
Khan, Adil Mehmood
Hayat, Bashir
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Mining social network data and developing user profile from unstructured and informal data are a challenging task.
The proposed research builds user profile using Twitter data which is later helpful to provide the user with personalized recommendations.
Publicly available tweets are fetched and classified and sentiments expressed in tweets are extracted and normalized.
This research uses domain-specific seed list to classify tweets.
Semantic and syntactic analysis on tweets is performed to minimize information loss during the process of tweets classification.
After precise classification and sentiment analysis, the system builds user interest-based profile by analyzing user’s post on Twitter to know about user interests.
The proposed system was tested on a dataset of almost 1 million tweets and was able to classify up to 96% tweets accurately.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khattak, Asad Masood& Batool, Rabia& Satti, Fahad Ahmed& Hussain, Jamil& Khan, Wajahat Ali& Khan, Adil Mehmood…[et al.]. 2020. Tweets Classification and Sentiment Analysis for Personalized Tweets Recommendation. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145204
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khattak, Asad Masood…[et al.]. Tweets Classification and Sentiment Analysis for Personalized Tweets Recommendation. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145204
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khattak, Asad Masood& Batool, Rabia& Satti, Fahad Ahmed& Hussain, Jamil& Khan, Wajahat Ali& Khan, Adil Mehmood…[et al.]. Tweets Classification and Sentiment Analysis for Personalized Tweets Recommendation. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145204
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1145204
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر