Reglas de asociación aplicadas al análisis de contenido de los tweets sobre enfermedades transmitidas por vectores en Santander, Colombia

Las redes sociales permiten generar una enorme cantidad de datos que pueden ser procesados por medio de técnicas de minería de datos y de aprendizaje automático para obtener conocimiento de valor y apoyar la toma de decisiones; pueden explotarse, por ejemplo, caracterizar poblaciones con algún brote...

Full description

Autores:
Rodríguez Angarita, Cristian Eduardo
Rojas Mariño, Juan Camilo
Lamos Díaz, Henry
Ramírez Sierra, Yuly Andrea
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/21963
Palabra clave:
Operations management
Machine learning
Association rules
Investigation
Supervised classifiers
Twitter
Vector-borne diseases
Social networks
Dirección de operaciones
Aprendizaje automático
Reglas de asociación
Investigación
Clasificadores supervisados
Twitter
Enfermedades transmitidas por vectores
Redes sociales
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description Las redes sociales permiten generar una enorme cantidad de datos que pueden ser procesados por medio de técnicas de minería de datos y de aprendizaje automático para obtener conocimiento de valor y apoyar la toma de decisiones; pueden explotarse, por ejemplo, caracterizar poblaciones con algún brote epidémico durante un tiempo determinado. Twitter a través de la interfaz de programación de aplicaciones, permite extraer efectivamente estos datos y mediante la aplicación de técnicas de representación del texto se proceda a descubrir patrones útiles, novedosos y válidos. Esta investigación se basa en la metodología del descubrimiento de conocimiento en bases de datos y un marco referencial definido para aplicar técnicas de minería de texto y clasificadores supervisados de aprendizaje automático para analizar la información sobre enfermedades transmitidas por vectores en Santander, Colombia.
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[2] I. Kagashe, Z. Yan, and I. Suheryani, “Enhancing seasonal influenza surveillance: Topic analysis of widely used medicinal drugs using twitter data,” J. Med. Internet Res., vol. 19, no. 9, pp. 1–14, 2017.
[3] M. E. Ochoa, “Enfermedades de transmisión vectorial (ETV). Santander, 2013,” Inf. epidemiológico Santander, p. 322908, 2014.
4] J. H. Orallo, M. J. Ramírez Quintana, and C. Ferri Ramírez, Introducción a la minería de datos, Pearson. 2004
[5] R. Ruiz Sánchez, “Heurísticas de selección de atributos para datos de gran dimensionalidad,” p. 189, 2006.
[6] Erik G., “Introduction to Supervised Learning,” pp. 1–5, 2014.
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Twitter a través de la interfaz de programación de aplicaciones, permite extraer efectivamente estos datos y mediante la aplicación de técnicas de representación del texto se proceda a descubrir patrones útiles, novedosos y válidos. Esta investigación se basa en la metodología del descubrimiento de conocimiento en bases de datos y un marco referencial definido para aplicar técnicas de minería de texto y clasificadores supervisados de aprendizaje automático para analizar la información sobre enfermedades transmitidas por vectores en Santander, Colombia.Social networks allow obtaining a large amount of data that can be processed by means of data mining and machine learning techniques to obtain valuable knowledge and support decision making; it can be exploited, for example, to characterize a health trend, such as epidemic outbreaks in a population during a certain time. Twitter through the application programming interface (API), allows to extract this data effectively by applying the techniques of text representation to proceed to discover useful, novel and valid patterns. This research is based on the methodology of knowledge discovery in databases (KDD) and a referential framework defined to apply text mining techniques and supervised classifiers of machine learning to analyze information on vector-borne diseases in Santander, Colombia.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14242[1] A. Hussain and E. Cambria, “Semi-supervised learning for big social data analysis,” Neurocomputing, vol. 275, pp. 1662–1673, 2018.[2] I. Kagashe, Z. Yan, and I. Suheryani, “Enhancing seasonal influenza surveillance: Topic analysis of widely used medicinal drugs using twitter data,” J. Med. Internet Res., vol. 19, no. 9, pp. 1–14, 2017.[3] M. E. Ochoa, “Enfermedades de transmisión vectorial (ETV). Santander, 2013,” Inf. epidemiológico Santander, p. 322908, 2014.4] J. H. Orallo, M. J. Ramírez Quintana, and C. Ferri Ramírez, Introducción a la minería de datos, Pearson. 2004[5] R. Ruiz Sánchez, “Heurísticas de selección de atributos para datos de gran dimensionalidad,” p. 189, 2006.[6] Erik G., “Introduction to Supervised Learning,” pp. 1–5, 2014.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Rodríguez, C. E., et al. (2018). Reglas de asociación aplicadas al análisis de contenido de los tweets sobre enfermedades transmitidas por vectores en Santander, Colombia. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/21963Reglas de asociación aplicadas al análisis de contenido de los tweets sobre enfermedades transmitidas por vectores en Santander, ColombiaAssociation rules applied to the content analysis of the tweets about vector-borne diseases in Santander, ColombiaConferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaSistema de Investigación SIUNABOperations managementMachine learningAssociation rulesInvestigationSupervised classifiersTwitterVector-borne diseasesSocial networksDirección de operacionesAprendizaje automáticoReglas de asociaciónInvestigaciónClasificadores supervisadosTwitterEnfermedades transmitidas por vectoresRedes socialesORIGINAL2018_Articulo_Rodriguez_Angarita_Cristian_Eduardo.pdf2018_Articulo_Rodriguez_Angarita_Cristian_Eduardo.pdfArtículoapplication/pdf145629https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/21963/1/2018_Articulo_Rodriguez_Angarita_Cristian_Eduardo.pdff389f55f9b769a6335113529e38e2cbfMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/21963/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2018_Articulo_Rodriguez_Angarita_Cristian_Eduardo.pdf.jpg2018_Articulo_Rodriguez_Angarita_Cristian_Eduardo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10323https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/21963/3/2018_Articulo_Rodriguez_Angarita_Cristian_Eduardo.pdf.jpge1dbddd7342b41a21d2ee5bd28800d6eMD53open access20.500.12749/21963oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/219632023-09-21 14:09:28.378open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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