مشخصات مقاله | |
ترجمه عنوان مقاله | بالا بردن میزان کشف اطلاعات اجتماعی توسط تکنیک های تحلیل احساسات |
عنوان انگلیسی مقاله | Social information discovery enhanced by sentiment analysis techniques |
انتشار | مقاله سال ۲۰۱۹ |
تعداد صفحات مقاله انگلیسی | ۱۳ صفحه |
هزینه | دانلود مقاله انگلیسی رایگان میباشد. |
پایگاه داده | نشریه الزویر |
نوع نگارش مقاله |
مقاله پژوهشی (Research article) |
مقاله بیس | این مقاله بیس نمیباشد |
نمایه (index) | scopus – master journals – JCR |
نوع مقاله | ISI |
فرمت مقاله انگلیسی | |
ایمپکت فاکتور(IF) |
۵٫۳۴۱ در سال ۲۰۱۷ |
شاخص H_index | ۸۵ در سال ۲۰۱۹ |
شاخص SJR | ۰٫۸۴۴ در سال ۲۰۱۷ |
شناسه ISSN | ۰۱۶۷-۷۳۹X |
شاخص Quartile (چارک) | Q1 در سال ۲۰۱۷ |
رشته های مرتبط | مهندسی کامپیوتر – مهندسی فناوری اطلاعات |
گرایش های مرتبط | الگوریتم و محاسبات – سامانه های شبکه ای |
نوع ارائه مقاله |
ژورنال |
مجله / کنفرانس | سیستم های کامپیوتری نسل آینده – Future Generation Computer Systems |
دانشگاه | Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università Politecnica delle Marche, via Brecce Bianche, 60131 Ancona, Italy |
شناسه دیجیتال – doi |
https://doi.org/10.1016/j.future.2018.01.051 |
کد محصول | E12032 |
وضعیت ترجمه مقاله | ترجمه آماده این مقاله موجود نمیباشد. میتوانید از طریق دکمه پایین سفارش دهید. |
دانلود رایگان مقاله | دانلود رایگان مقاله انگلیسی |
سفارش ترجمه این مقاله | سفارش ترجمه این مقاله |
فهرست مطالب مقاله: |
Outline Highlights Abstract ۱٫ Introduction ۲٫ Related work ۳٫ The social information discovery system ۴٫ Sentiment analysis ۵٫ Implementation ۶٫ Evaluation ۷٫ Conclusion References |
بخشی از متن مقاله: |
Abstract In recent years, the massive diffusion of social networks has made available a large amount of user-generated content, for the most part in the form of textual data that contain people’s thoughts and emotions about a great variety of topics. In order to exploit these publicly available information, in this work we introduce a social information discovery system which elaborates simultaneously over more-than-one social network in an integrated scenario. The system is designed to ensure flexibility and scalability, thus enabling for (near-)real-time analysis even in case of high rates of content’s creation and large amounts of heterogeneous data. Furthermore, a noise detection technique ensures a high relevance of analyzed posts/tweets to the domain of interest. We also propose a lexicon-based sentiment analysis algorithm to extract and measure users’ opinion, in order to support collaboration and open innovation. Polysemous words and negations are typically challenging for lexicon-based approaches: for this reason, we introduce both a word sense disambiguation algorithm and a negation handling technique. Experiments on several datasets have proven that the combined use of both techniques improves the classification accuracy on 3-class sentiment analysis. |