In questa tesi viene mostrata una strategia di Community Detection. Illustreremo i vari significati del termine “comunità”, mostrando come nel tempo ne sia cambiato l’approccio e lo studio semantico, per giungere allo stretto legame se non alla totale sovrapposizione che ad oggi lo stesso termine ha con l’accezione “social”. Illustreremo in fine una strategia di ricerca e analisi delle comunità, basata su algoritmi di estrazione e modellazione, il cui obiettivo sarà identificare e restituire in forma grafica le divisioni di un network di riferimento. Nel nostro caso prenderemo in esame il Vinitaly 2014, fiera di rilevanza internazionale nel settore enologico, estrapolando dai principali canali social di riferimento, Facebook e Twitter, una serie di dati antecedenti all’inaugurazione fieristica. Grazie a questi potremo ottenere interessanti informazioni e statistiche che ci permetteranno di valutare con senso critico la qualità dei contenuti e di mapparne le utenze e gli argomenti dividendoli in cluster (comunità).
Ammasso regolato. Strategie di community detection
SCARINCI, LUCA
2012/2013
Abstract
In questa tesi viene mostrata una strategia di Community Detection. Illustreremo i vari significati del termine “comunità”, mostrando come nel tempo ne sia cambiato l’approccio e lo studio semantico, per giungere allo stretto legame se non alla totale sovrapposizione che ad oggi lo stesso termine ha con l’accezione “social”. Illustreremo in fine una strategia di ricerca e analisi delle comunità, basata su algoritmi di estrazione e modellazione, il cui obiettivo sarà identificare e restituire in forma grafica le divisioni di un network di riferimento. Nel nostro caso prenderemo in esame il Vinitaly 2014, fiera di rilevanza internazionale nel settore enologico, estrapolando dai principali canali social di riferimento, Facebook e Twitter, una serie di dati antecedenti all’inaugurazione fieristica. Grazie a questi potremo ottenere interessanti informazioni e statistiche che ci permetteranno di valutare con senso critico la qualità dei contenuti e di mapparne le utenze e gli argomenti dividendoli in cluster (comunità).File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
2014_04_Scarinci.pdf
accessibile in internet solo dagli utenti autorizzati
Descrizione: Tesi completa
Dimensione
8.68 MB
Formato
Adobe PDF
|
8.68 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
I documenti in POLITesi sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/10589/93221