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dc.date.accessioned 2023-04-17T18:54:22Z
dc.date.available 2023-04-17T18:54:22Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151589
dc.description.abstract En este trabajo utilizamos un conjunto de datos recolectados de la red social Twitter con el objetivo de analizar el desempeño de distintos modelos que proponemos para determinar la geolocalización de los usuarios de la plataforma. También realizamos un análisis sobre los perfiles de los usuarios para verificar qué tan fiable puede ser la determinación de su residencia. En el artículo detallamos distintas formas de construir las redes que modelan las relaciones entre los usuarios a fin de mejorar la estimación de su ubicación, con sus respectivas ventajas y desventajas. Por último, explicamos nuestro procedimiento para la detección de términos locales, y la conformación de secuencias para los métodos basados en redes neuronales. es
dc.format.extent 30-43 es
dc.language es es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.subject redes sociales es
dc.subject procesamiento del lenguaje natural es
dc.subject geolocalización es
dc.title Geolocalización de usuarios en Twitter utilizando redes convolucionales de grafos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/256/205 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Funes, Federico M. es
sedici.creator.person Álvarez-Hamelin, J. Ignacio es
sedici.creator.person Beiró, Mariano G. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2022-10
sedici.relation.event Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2022) - JAIIO 51 (Modalidad virtual y presencial (UAI), octubre 2022) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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