dc.contributor.advisor | Δουληγέρης, Χρήστος | |
dc.contributor.author | Σίδερης, Νικόλαος | |
dc.date.accessioned | 2016-11-03T10:43:57Z | |
dc.date.available | 2016-11-03T10:43:57Z | |
dc.date.issued | 2015-09 | |
dc.identifier.uri | https://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/9158 | |
dc.description.abstract | Πως μπορούν οι πληροφορίες που διατίθενται στο Twitter να αξιοποιηθούν ώστε να εξάγουμε σημαντικά δεδομένα που σχετίζονται με μια συγκεκριμένη γεωγραφική περιοχή; Σε αυτή την εργασία αυτή η ερώτηση θα διερευνηθεί και θα παρουσιαστεί μια στρατηγική για τη συλλογή μηνυμάτων Tweets τα οποία εμπεριέχουν τη γεωγραφική θέση δημιουργίας τους και βρίσκονται εντός μιας συγκεκριμένης γεωγραφικής περιοχής. Πρώτον, προτείνεται αρχιτεκτονική καταγραφής των μηνυμάτων Tweets πραγματικού χρόνου χρησιμοποιώντας το Twitter streaming API και η δημιουργία ενός inverted index με τη χρησιμοποίηση της βιβλιοθήκης του Apache Lucene. Επιπλέον κατά τη διάρκεια της αναζήτησης στο Index χρησιμοποιούνται τεχνικές αναγνώρισης συναισθήματος για την περαιτέρω ανάλυση των αποτελεσμάτων. Τέλος, αξιολογούμε την απόδοση όλου του συστήματος σε σχέση με την αποτελεσματικότητα της αρχιτεκτονικής που ακολουθήθηκε, για την καταγραφή και ανάλυση των Tweets, καθώς και την ορθότητα των αποτελεσμάτων που επιστρέφει το σύστημα. | el |
dc.format.extent | 83 | el |
dc.language.iso | el | el |
dc.publisher | Πανεπιστήμιο Πειραιώς | el |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Εξόρυξη δεδομένων | el |
dc.title | Εξαγωγή χωροχρονικών δεδομένων από το Twitter | el |
dc.title.alternative | Spatiotemporal data management from Twitter | el |
dc.type | Master Thesis | el |
dc.contributor.department | Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων | el |
dc.description.abstractEN | How can information available on Twitter exploited to extract important information occurring in a specific geographical area? In this paper this question will be explored and a strategy will presented to identify tweets which contain their geographical position within a specific geographical area. First, real-time recording of tweets architecture is proposed using Twitter streaming API and creating an inverted index using the library Apache Lucene. In addition during search from the Index recognition techniques are used to further analyze the results of the search. Finally we evaluate the performance of the entire system related to the correctness of the architecture adopted for recording and analysis of the tweets and on the correctness of the results returned by the system. | el |
dc.contributor.master | Ψηφιακά Συστήματα και Υπηρεσίες | el |
dc.subject.keyword | Twitter | el |
dc.subject.keyword | Incident detection and tracking | el |
dc.subject.keyword | Information retrieval | el |
dc.subject.keyword | Μέσα κοινωνικής δικτύωσης | el |