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Tipo de material : bachelorThesis
Título : Implementación de un Framework de Big Data para el análisis de sentimientos en redes sociales por medio de Apache Spark
Autor : Guambo Heredia, José Luis
Tutor : Villegas Chiliquinga, William Eduardo
Palabras clave : REDES SOCIALES;DESARROLLO DE SOFTWARE;PROCESAMIENTO ÓPTICO DE DATOS;ALMACENAMIENTO DE INFORMACIÓN (CÓMPUTO);PROTECCIÓN DE DATOS;RESPALDO DE INFORMACIÓN
Fecha de publicación : 2020
Editorial : Quito: Universidad de las Américas, 2020
Citación : Guambo, J. (2020). Implementación de un Framework de Big Data para el análisis de sentimientos en redes sociales por medio de Apache Spark (Tesis de pregrado). Universidad de las Américas, Quito.
Resumen : Las redes sociales son una herramienta para conocer las opiniones y preferencias del público, y la información contenida en las publicaciones de los usuarios es invaluable. Un framework de análisis de sentimiento de redes sociales es implementado a través de Apache Spark, para conocer la apreciación de los usuarios de estas redes respecto a determinada marca, entidad o temática. Se diseña la arquitectura general del framework, analizando los requerimientos a través de historias de usuarios y generando tres diseños: alto nivel, bajo nivel e interfaz. En el diseño de alto nivel se produce un diagrama de actividades que define el flujo de trabajo del framework. El diseño de bajo nivel genera un diagrama de actividades con mayor nivel de detalle que el primero. El diseño de interfaz es una propuesta inicial de la interfaz gráfica para el usuario final. El proceso de implementación se documenta de manera detallada. Se analizan los problemas de librerías existentes y las alternativas tomadas para sortear los inconvenientes. Se incluye la programación realizada y la modificación a librerías de terceros. Se desarrollan pruebas unitarias en paralelo a la implementación. El comportamiento del framework es evaluado a través de una prueba de integración, se analizan los resultados de dichas evaluaciones y se plantean modificaciones para la implementación de futuras versiones.
Descripción : Social networks are tools to know opinions and preferences of the public, information contained in posts from users is invaluable. A framework for social networks sentiment analysis is implemented through Apache Spark, to know user appreciation according to brand, entity, or topic. The overall architecture of the framework is designed, analyzing requirements through user stories, and generating three designs: high level, low level, and interface. In high level design an activities diagram is generated, this design defines the framework’s workflow. Low level design generates an activities diagram with a greater level of detail than the previous one. Interface design is an initial proposal of the graphic interface for the final user. Process of implementation is documented in detail. Problems of libraries used are analyzed and alternatives taken to get around those drawbacks are implemented. Programming done and modifications made to third party libraries are included. Unit tests are developed in parallel to the implementation. Behavior of the framework is evaluated through an integration test, results from those evaluations are analyzed and modifications for future releases are proposed.
URI : http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/13093
Aparece en las colecciones: Ingeniería en Electrónica y Redes de Información

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