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dc.contributor.advisorMore Valencia, Rubén Alexander
dc.contributor.authorTorres Dávila, David Ernesto
dc.date.accessioned2022-03-28T20:52:09Z
dc.date.available2022-03-28T20:52:09Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/85187
dc.description.abstractEn nuestra sociedad, se están dando cambios en los procesos comunicativos que de alguna manera reflejan en cierta medida los cambios sociales, económicos y políticos como engranaje de la transformación de la forma de educar, escribir y de expresarse, por esto el contenido digital es la tendencia de la revolución de las comunicaciones, considerando como insumo para el análisis de los textos producidos en estas nuevas formas de expresión en redes sociales de diversa índole. Ante este escenario donde las personas pasan gran parte de su tiempo y se expresan sin temores, lo que podría aprovecharse para descubrir patrones que puedan utilizarse para caracterizar perfiles de usuarios, categorizando de acuerdo a la temática o mensajería expresada en las redes sociales. La presente investigación tiene como finalidad el diseño una red social para el análisis de texto y relacionar usuarios por niveles de descubrimiento de lexemas mediante técnicas de Inteligencia Artificial. El tipo de investigación es de tipo aplicativa y un diseño no experimental, se consideró como unidad de análisis por los textos producidos por los usuarios de una red social durante el periodo de la investigación. En los resultados se resalta en lo que respecta al corpus textual de las unidades léxicas básicas en la red social, el volumen promedio que se almacena en cada publicación es de 0.2057 Kilobytes, el análisis del componente morfológico y el lexicográfico del lexema de los textos por usuario en la red social, es determinante el manejo del error de volumen no léxico, obteniéndose una media de 01693 Kilobytes, en cada publicación y los patrones de lexemas en los textos lo determina el nivel del error de clasificación obteniéndose una media de este error de 98.33%. Se concluye que se logra diseñar una red social para el análisis de texto y relacionar usuarios por niveles de descubrimiento de lexemas mediante el algoritmo de Inteligencia Artificial.en_US
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectRedes socialeses_PE
dc.subjectSistemas de información y comunicacioneses_PE
dc.titleDiseño de una red social para el análisis de texto y relacionar usuarios por niveles de descubrimiento de lexemas mediante técnicas de inteligencia artificiales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedePiuraes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicaciónes_PE
renati.advisor.dni02897931
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7496-3702es_PE
renati.author.dni74593109
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorCorrea Calle, Teofilo Roberto
renati.jurorJaramillo Atoche, Javier Eduardo
renati.jurorChunga Zapata, Elmer Alfredo
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuApoyo a la reducción de brechas y carencias en la educación en todos sus niveleses_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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