ISSN 2224-087X (Друкована версія)
ISSN 2224-0888 (Online версія)

Збірник наукових праць "Електроніка та інформаційні технології"

(З 1966 року до 2010 року виходив під назвою "Теоретична електротехніка")

Свідоцтво про державну реєстрацію КВ № 17618-6468ПР від 11.02.2011 р.

Головна сторінка Пошук Правила оформлення статей English     Русский

Випуск 10

Випуск 10, Сторінки: 71-85
ПРОГНОЗУВАННЯ ПОДІЙ НА ОСНОВІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ТВІТІВ
Б. М. Павлишенко
У роботі проаналізовано квантитативні характеристики частих множин та асоціативних правил у повідомленнях мікроблогів Твіттер, які стосуються дискусій про різні події. Для аналізу використано теорію частих множин та асоціативних правил і теорію формальних концептів. Величина підтримки (support) деяких частих множин досягає глобального максимуму із певною затримкою перед очікуваною подією. Такі часті множини можуть розглядатися як прогнозні маркери, які характеризують значимість очікуваних подій для користувачів блогів. Показано, що часова динаміка величини довіри (confidence) у виявлених асоціативних правилах також може мати прогнозні характеристики. У роботі розглянуто прогнозування спортивних подій на прикладі тенісного фіналу Олімпіади у Лондоні 2012 року, а також прогнозування результатів фіналу пісенного конкурсу Євробачення 2013 року. Особливість аналізу спортивних подій полягає у тому, що очікування блогерів можуть бути скоректовані випадковими подіями та реальним спортивним рівнем спортсменів, який може відрізнятись від очікуваного. Показано, що розглянута у роботі модель решітки семантичних концептів відображає очікування блогерів. Використання моделі семантичних концептів в аналізі твітів про спортивні змагання дає можливість виявляти семантичні зв’язки між такими тематичними концептами як час змагань, стать спортсменів, вид спорту, імена спортсменів, результати змагань. Відмінність прогнозування фіналу Євробачення від тенісного фіналу Олімпіади у тому, що вплив випадкових факторів у фіналі пісенного конкурсу є суттєво меншим ніж на спортивних змаганнях. Із отриманих результатів випливає, що на основі запропонованого інтелектуального аналізу масиву твітів, у яких обговорюються деякі події, можна будувати прогнозні моделі для цих подій.
PDF-версія

Головна сторінка Пошук Правила оформлення статей English     Русский

© Львівський національний університет імені Івана Франка, 2011

Розробка програмного забезпечення та підтримка - лабораторія високопродуктивних обчислювальних систем