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dc.date.accessioned 2017-01-05T15:12:09Z
dc.date.available 2017-01-05T15:12:09Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/58125
dc.description.abstract En este trabajo se investigan diferentes mecanismos para deducir la semántica de los mensajes de Twitter con el fin de modelar perfiles de usuario. Se introducen y analizan métodos de procesamiento de lenguaje natural para plantear diferentes formas de inferir los intereses de los usuarios a partir de sus tweets. Luego, esas estrategias son comparadas para analizar el comportamiento al recomendar mensajes de otros usuarios. es
dc.format.extent 20-33 es
dc.language es es
dc.subject minería de texto es
dc.subject Procesamiento de Lenguaje Natural es
dc.subject redes sociales es
dc.title Modelado de perfiles de usuario para la recomendación de contenido en Twitter es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/EST-1626.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7615 es
sedici.creator.person Rodríguez, María Florencia es
sedici.creator.person Godoy, Daniela Lis es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
sedici.date.exposure 2016-09
sedici.relation.event XIX Concurso de Trabajos Estudiantiles (EST 2016) - JAIIO 45 (Tres de Febrero, 2016). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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