A Review of Sentiment Analysis in Twitter Data Using Hadoop
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.1 (2016.01)바로가기
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- 페이지
- pp.77-86
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A267650
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원문정보
초록
- 영어
- Twitter is an online social networking site which contains rich amount of data that can be a structured, semi-structured and un-structured data. In this work, a method which performs classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. To improve its scalability and efficiency, it is proposed to implement the work on Hadoop Ecosystem, a widely-adopted distributed processing platform using the Map Reduce parallel processing paradigm. Finally, extensive experiments will be conducted on real-world data sets, with an expectation to achieve comparable or greater accuracy than the proposed techniques in literature.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Problem Definition
3. Literature Review
3.1 Lin, Jimmy, and Alek Kolcz. "Large-Scale Machine Learning at Twitter." In Proceedings of the 2012 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp. 793-804. ACM, 2012.
3.2 Bian, Jiang, Umit Topaloglu, and Fan Yu. "Towards Large-Scale Twitter Mining for Drug-Related Adverse Events" In Proceedings of the 2012 international workshop on Smart health and wellbeing, pp. 25-32. ACM, 2012.
3.3 Liu, Bingwei, Erik Blasch, Yu Chen, Dan Shen, and Genshe Chen. "Scalable Sentiment Classification for Big Data Analysis Using Naive Bayes Classifier" In Big Data, 2013 IEEE International Conference on, pp. 99-104. IEEE, 2013.
3.4 ÁlvaroCuesta, David F., and María D. R-Moreno. "A Framework for Massive Twitter Data Extraction and Analysis", In Malaysian Journal of Computer Science, pp 50-67 (2014):1.
3.5 Skuza, Michal, and Andrzej Romanowski. "Sentiment analysis of Twitter Data within Big Data Distributed Environment for Stock Prediction" In Computer Science and Information Systems (FedCSIS), 2015 Federated Conference on, pp. 1349-1354. IEEE, 2015.
3.6 Tare, Mohit, Indrajit Gohokar, Jayant Sable, Devendra Paratwar, and Rakhi Wajgi. "Multi-Class Tweet Categorization Using Map Reduce Paradigm" In International Journal of Computer Trends and Technology. pp 78 - 81 (2014)
3.7 Comparitive Analysis
4. Development Environment
5. Development Methodology
5.1 Data Streaming
5.2. Preprocessing
5.3 Sentiment Polarity Analysis
5.4 Visualization
6. Evaluation Metrics
7. Conclusion
References
키워드
Twitter Sentiment Analysis Hadoop Map reduce HDFS저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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