Progetto svolto per l'esame di Data Mining presso l'università di pisa, lo stesso è volto ad individuare problemi nell'infrastruttura cittadina che portano all'allagamento stradale.
Per individuare tali eventi è stato addestrato un classificatore, sfruttando tecniche di text mining, sui tweets provenienti da specifiche zone e che rispettassero determinate parole chiave.
La classificazione è binaria:
- Strutturali
- Non Strutturali
Maggiori dettagli presenti nella cartella documentazione.
Il progetto è stato svolto utilizzando:
- GetOldTweet Library per l'estrazione dei tweet
- Weka per la fase di pre-processing e classificazione
- NetBeans IDE con cui eseguire il progetto
Sono presenti cinque eseguibili:
- classifier/DownloadTweets per l'estrazione dei tweet da poter poi classificare a mano
- classifier/BuildClassifier Exp.1 - Cerca di gestire il dataset sbilanciato
- classifier/BuildClassifierSameTweetsPerClassAndKeywords Exp.2 - Associa egual numero di tweet strutturali e non per ogni parola
- classifier/BuildClassifierConstantNumberOfNSTweets Exp.3 - Usa n tweets per parola dei non strutturali e tutte le parole degli strutturali
- classifierstructuraltweets/MainApp Fa partire il tool che permette di scaricare e classificare nuovi tweet data una posizione, un range di date e selezionando il classificatore voluto
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