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dc.contributor.advisorJorge Santiso, Jesús Manuel 
dc.contributor.authorJiménez Rodríguez, Daniel
dc.contributor.otherGrado en Ingeniería Informática
dc.date.accessioned2019-10-17T09:15:42Z
dc.date.available2019-10-17T09:15:42Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://riull.ull.es/xmlui/handle/915/16578
dc.description.abstractLa proliferación de las redes sociales, páginas web y los usuarios que la usan llevan aparejadas cantidades de datos en forma de mensajes, videos, imágenes... que son transferidas a través de internet cada día. En las primeras décadas en las que se extendió el uso de internet, estos datos no han tenido ninguna relevancia más allá del entretenimiento de los usuarios, pero entrados en el siglo XXI se han realizado múltiples investigaciones en este campo, motivados por el potencial que se encuentra en saber calificar y evaluar los datos para extraer información relevante de ellos, en otras palabras, la minería y análisis de datos. Esto desembocó en un aumento del uso de tecnologías Big Data, que ofrecen múltiples programas orientados al manejo de grandes cantidades de información. A día de hoy existen múltiples alternativas, entre las que destaca Hadoop por encima de todas en cuanto a popularidad y cantidad de software que tiene asociado a su ecosistema. En este proyecto se adaptarán todos los conceptos anteriores a un mismo framework, para ofrecer una solución que permita obtener una visión global de la opinión que tiene la audiencia acerca de diferentes películas, con el objetivo de poder prever su éxito y/o obtener información que sería difícil de inferir por medios normales. Para ello se hará uso de: Scripts Python, Flume, Hadoop, Hive y Apache Zeppelin.
dc.description.abstractThe proliferation of social networks, websites and the users who use them makes it so huge amounts of data in the form of messages, videos, images that are transferred through the internet every day. In the first decades in which the use of the internet was extending, this type of data didn’t had any relevance beyond the entertainment of their users, but since the start of the 21st century, multiple investigations have been carried out on this field, motivated by the potential that It’s knowing how to qualify and evaluate the data to extract relevant information from it, in other words, mining and data analysis. This led to an increase in the use of Big Data technologies, which offer multiple programs aimed at handling large amounts of information. Today there are multiple alternatives, among which Hadoop stands out above all in terms of popularity and amount of software associated with its ecosystem. In this project, all the previous concepts will be adapted to the same framework to offer a solution that allows its user to obtain a global vision of the audience's opinion about different films, with the aim of being able to predict their success or to obtain information that would be difficult to infer by normal means. For this, use will be made of: Python scripts, Flume, Hadoop, Hive and Apache Zeppelin.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoes
dc.rightsLicencia Creative Commons (Reconocimiento-No comercial-Sin obras derivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es_ES
dc.subjectAnálisis de sentimientos
dc.subjectWeb-crawling
dc.subjectBig Data
dc.titleBig data aplicado al análisis de opiniones sobre películas
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.subject.keywordAnálisis de sentimientos
dc.subject.keywordWeb-crawling
dc.subject.keywordBig Data


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