Identification and Clustering of Anomalies on Online Social Networks
Paola Caso
Identification and Clustering of Anomalies on Online Social Networks.
Rel. Martino Trevisan, Luca Vassio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022
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Abstract
I Social Network Online (OSNs) sono diventati parte integrante della vita moderna. Le piattaforme dei social media vengono utilizzate per condividere pensieri, storie, notizie e trasmettere eventi. La scoperta di argomenti di discussione all'interno degli OSNs può aiutare, ad esempio, a consigliare contenuti agli utenti in base ai loro interessi, o a scoprire eventi e avvenimenti importanti in tutto il mondo, spesso ancor prima che vengano riportati da giornali o altre forme di media classici. Questo lavoro mira a identificare gli eventi del mondo reale che hanno influenzato il flusso di post pubblicati sugli OSNs. Il nuovo approccio proposto prevede l'individuazione dei post anomali, cioè quelli che hanno ricevuto più reazioni del previsto, e il raggruppamento settimanale degli stessi, sulla base della somiglianza testuale dei loro contenuti, al fine di identificare gli eventi peculiari che probabilmente hanno indotto tale coinvolgimento atipico.
La scelta per questa ricerca è ricaduta sulla piattaforma di condivisione di immagini Instagram, uno degli OSN più famosi e utilizzati al mondo, per sfruttare contenuti multimediali multimodali
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