• español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo UVaDOCComunidadesPor fecha de publicaciónAutoresMateriasTítulos

    Mi cuenta

    Acceder

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    Compartir

    Ver ítem 
    •   UVaDOC Principal
    • PRODUCCIÓN CIENTÍFICA
    • Departamentos
    • Dpto. Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
    • DEP71 - Artículos de revista
    • Ver ítem
    •   UVaDOC Principal
    • PRODUCCIÓN CIENTÍFICA
    • Departamentos
    • Dpto. Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
    • DEP71 - Artículos de revista
    • Ver ítem
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano

    Exportar

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis

    Citas

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75096

    Título
    A hybrid Hadoop-based sentiment analysis classifier for tweets associated with COVID-19 utilizing two machine learning algorithms: CNN, and fuzzy C4.5
    Autor
    Es-Sabery, Fatima
    Es-Sabery, Ibrahim
    Qadir, Junaid
    Sainz de Abajo, BeatrizAutoridad UVA Orcid
    García Zapirain, Begoña
    Año del Documento
    2024
    Editorial
    Springer Nature
    Descripción
    Producción Científica
    Documento Fuente
    Journal of Big Data, Diciembre 2024, vol. 11, n. 1, artículo n. 176, p. 1-55.
    Resumen
    In recent years, research on opinion mining from X (formerly Twitter) has rapidly advanced, focusing on processing tweets to determine user sentiments about events. Many researchers prefer using machine and deep learning techniques for this analysis. This work proposes a novel approach integrating the C4.5 procedure, fuzzy rule patterns, and convolutional neural networks. The approach involves six steps: pre-processing to remove noisy data, vectorizing tweets with word embedding, extracting sentiment and contextual features using convolutional neural networks, fuzzifying outputs with a Gaussian fuzzifier to handle ambiguity, constructing a fuzzy tree and rule base using a fuzzy version of C4.5, and classifying tweets with fuzzy General Reasoning. This method combines the benefits of convolutional neural networks and C4.5 while addressing imprecise data with fuzzy logic. Implemented on a Hadoop framework-based cluster with five computing units, the approach was extensively tested. The results showed that the model performs exceptionally well on the COVID-19_Sentiments dataset, surpassing other classification algorithms with a precision rate of 94.56%, false-negative rate of 5.28%, classification rate of 95.15%, F1-score of 94.63%, kappa statistic of 95.12%, execution time of 11.81 s, false-positive rate of 4.26%, error rate of 4.26%, specificity of 95.74%, recall of 94.72%, stability with a mean deviation standard of 0.09%, convergence starting around the 75th round, and significantly reduced complexity in terms of time and space.
    Materias (normalizadas)
    Sentiment analysis
    Opinion mining
    Big data
    Palabras Clave
    Fuzzy version of C4.5 procedure
    Convolutional neural network
    Fuzzy rule pattern
    Hadoop framework
    opinion mining
    Sentiment analysis
    ISSN
    2196-1115
    Revisión por pares
    SI
    DOI
    10.1186/s40537-024-01014-4
    Patrocinador
    Este trabajo ha sido financiado por el grupo de investigación eVida, de la Universidad de Deusto, como parte del proyecto de investigación: Grant IT 905-16.
    Version del Editor
    https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-024-01014-4
    Propietario de los Derechos
    "© Todos los derechos reservados". Propietario de los derechos: Springer Nature
    Idioma
    eng
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/75096
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • DEP71 - Artículos de revista [358]
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    Published FINAL paper.pdf
    Tamaño:
    4.682Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Descripción:
    Artículo principal
    Thumbnail
    Visualizar/Abrir
    Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

    Powered by MIT's. DSpace software, Version 5.10