Clasificación de Tweets y Análisis de Sentimientos para Recomendación Personalizada de Tweets

Minar datos de redes sociales y desarrollar un perfil de usuario a partir de datos no estructurados e informales es una tarea desafiante. La investigación propuesta construye un perfil de usuario utilizando datos de Twitter, lo cual es útil para proporcionar recomendaciones personalizadas al usuario. Se obtienen y clasifican tweets disponibles públicamente y se extraen y normalizan los sentimientos expresados en los tweets. Esta investigación utiliza una lista de semillas específica del dominio para clasificar los tweets. Se realiza un análisis semántico y sintáctico en los tweets para minimizar la pérdida de información durante el proceso de clasificación de tweets. Después de una clasificación precisa y un análisis de sentimientos, el sistema construye un perfil basado en los intereses del usuario al analizar las publicaciones del usuario en Twitter para conocer sus intereses. El sistema propuesto fue probado en un conjunto de datos de casi 1 millón de tweets y pudo clasificar hasta el 96% de los tweets con precisión.