Hadoop kullanarak twitter verileri üzerindeki görüş madenciliği tabanlı veri sözlüğü

Bu tezde, Hadoop tarafından Sanal Makine ile makine öğrenme metodolojilerini kullanarak elde edilen varsayımların bulgularını vurgulayacağız. Pratik kurulum, belirli kelimeleri kullanarak twitler incelemek ve bulmak için deneyler gerçekleştirmek üzere başlatıldı ve bu twitler sadece belirli bir alan içerisinde toplanacak ve veriler Hadoop'ta saklanacaktır. Ardından, ön işleme işlemleri gibi eğitim verileri, gerekli olmayan her şeyi kaldırıp, özellikleri ayıklamaktır. Bundan sonra, twit microblog'un metinlerini analiz etme yeteneğiyle makine öğrenme algoritmaları (gözetim altında ve denetlenmemiş) kullanarak twitlerin sınıflandırılması, farklı türdeki sözlüğün duygularını algılamaktır. Ayrıca Mahout'daki kümesi, aynı kutupta veri toplayıp olumlu ifade edilen veya en iyi hizmetin ne olduğunu bilmek için kullanılmıştır. Sonunda, sınıflamanın doğruluğuna dayanarak elde edilen başarılı sonuçlardan toplanan hedefleri kanıtlıyoruz.