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Analisi esplorativa di Dataset Twitter

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6 in Python in grado di offrire all’utente un’interfaccia grafica capace di simulare, dato il testo di un tweet, l’analisi eseguita dai precedenti programmi su cluster. La parte client è stata invece scritta in Javascript. Particolarmente impegnativa è stata la generazione di un’espressione regolare che mi permettesse di analizzare i testi alla ricerca dei più di 9 milioni di nomi delle aziende a mia disposizione, costringendomi a riscrivere una parte del programma in C++ a causa della bassa ottimizzazione sull’uso della memoria permessa da Python. Una volta pronto, ho notato che le sue capacità potevano essere estese con l’utilizzo dinamico dei dati provenienti da Twitter e da SpazioDati. Ho così aggiunto la possibilità di estendere la ricerca in profondità attraverso i risultati già trovati, per esempio, se fosse stata trovata una menzione, si sarebbe potuto scaricare il rispettivo utente tramite le API di Twitter e proseguire automaticamente l’analisi su di esso. Come si intuisce, il risultato di una ricerca ad espansione è un albero e per mostrarlo all’utilizzatore ho implementato la libreria treant.js, open source, che mi ha permesso di disegnare i risultati e di espandere/nascondere sottoalberi a piacere. Inoltre, ho reso possibile l’utilizzo del web server anche attraverso delle semplici API, ottenendo un JSON come risultato per permettere un’ipotetica futura integrazione con altri sistemi. Per quanto riguarda le mappe dinamiche ho fatto ricorso al portale Carto, il quale permette, in modo gratuito, di mostrare mappe ricche di dati filtrabili con appositi widget. Così ho scritto un programma per Spark che mi estraesse un sample di 200.000 tweet dal dataset e me li salvasse in formato CSV per poterli utilizzare con Carto. Il risultato finale si tratta di una mappa centrata sull’Italia capace di mostrare tutti i tweet e di poterli filtrare sulla data di pubblicazione, sul dispositivo utilizzato e sul fatto di avere o meno una relazione con un’azienda italiana. È inoltre presente un comodo contatore che indica il numero di tweet presenti nell’attuale area, così da riuscire a capire, dopo uno zoom, di quanti dati si sta parlando.
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Analisi esplorativa di Dataset Twitter

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Informazioni tesi

  Autore: Luca Di Liello
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2016-17
  Università: Università degli Studi di Trento
  Facoltà: Scienze e Tecnologie Informatiche
  Relatore: Alberto  Montresor
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 28

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Parole chiave

computer
cluster
analysis
spark
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dataset
big data
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