Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/25677
Autoria: Rosa, H.
Batista, F.
Carvalho, J.
Data: 2014
Título próprio: Twitter topic fuzzy fingerprints
ISSN: 1098-7584
DOI (Digital Object Identifier): 10.1109/FUZZ-IEEE.2014.6891781
Resumo: In this paper we propose to approach the subject of Twitter Topic Detection using a new technique called Topic Fuzzy Fingerprints. A comparison is made with two popular text classification techniques, Support Vector Machines (SVM) and k-Nearest Neighbours (kNN). Preliminary results show that Twitter Topic Fuzzy Fingerprints outperforms the other two techniques achieving better Precision and Recall, while still being much faster, which is an essential feature when processing large volumes of streaming data.
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:IT-CRI - Comunicações a conferências internacionais

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