Búsqueda de Frases Clave en una Red Social de Microblogging usando Técnicas de Emparejamiento Semántico UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS Escuela Académica Profesional de Ingeniería de Sistemas Taller de Tesis en Ingeniería de Sistemas 2 Profesor: Mg. Samuel Oporto Díaz Alumno: Erwin Salas Coz Código: 20050053E Correo electrónico : esalascoz@gmail.com Lima-Perú 2009 UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA

Introducción La popularizaci´on de las redes sociales en internet ha hecho que las empresas que tienen como plaza (medio de publicidad en el argot del m´arketing) el internet est´en interesados en su potencialidad para realizar campa˜nas de publicidad m´as acorde al perfil del consumidor de tal forma que sea m´as relevante y pueda m´as efectivamente satisfacer las necesidades del cliente. Estas redes sociales se las puede clasificar como los blogs, microblogging y los servicios de red social. Como ejemplos tenemos a Blogger, Twitter y Facebook respectivamente. Tomaremos con atenci´on a los de la clase microblogging los cuales funcionan de la siguiente manera: Disponemos de una p´agina web o cliente1 el cual brinda el servicio de microblogging. Si el usuario no tiene una cuenta se la crea, sino accede a su cuenta. El usuario escribe en un texto de no m´as de 140 caracteres (motivo de su ´exito) en cual escribe acerca de su que hacer, opiniones, ideas, pensamientos, temas relacionados a actividades sociales que desea compartir con otros.

Entre las actividades realizadas al hacer una campa˜na de publicidad en internet tenemos: Definir los objetivos de la campa˜na en internet. Identificar la fase en la que se encuentra el cliente potencial en la internet. Identificar keywords y keyphrase relevantes al negocio. Anunciar en motores de b´usqueda (search engine). Anunciar en en redes sociales con banners, textos e im´agenes. Monitorear el desempe˜no de cada medio de publicidad. Realizar los cambios necesarios para cumplir con los objetivos planteados.

Muchos problemas de bioinformática se puede representar como hallar las ocurrencias de un string en otro. Repetición Repetición Repetición S1 S2 EL PROBLEMA SE ACRECIENTA AÚN MÁS CUANDO SE BUSCA REPTICIÓN APROXIMADA!

CAMINO PISTA LISTA CAMINOS PISTAS CARRETERA CAMINO ENTRE PALABRAS SIMILARES EXITE UN ALTO NIVEL DE MISMO SIGNIFICADO SEMANTICO CARRETERA CAMINO

Evaluar Navegador Buscador TWITTER Procesos Indexar “iPhone en Perú” Rankear Evaluar Elegir Mostar “iPhone en Perú” ¿De qué manera decir, este es mejor que el otro? Search

Planteamiento del problema El buscador semántico ¿cómo definir el nivel de similitud ontológico mediante técnicas de emparejamiento semántico?.

OBJETIVOS Objetivo de la Investigacion Objetivo superior Definir un criterio de similitud ontológica mediante tecnicas terminologicas aplicable a un buscador web. Objetivo principal Identificar cu´al algoritmo es el que logra la mejor distancia de Hamming y Levenshtein adem´as de la mejor eficiencia O() en el tiempo y espacio de ejecuci´on para las secuencias mitocondriales asi como desarroollar una medidad de similitud entre ontolog´ıas basada en la distancia entre cadenas orientadas a un buscador web.

Objetivos espec´ıficos Los objetivos espec´ıficos son los siguientes: 1. Investigar sobre algoritmos m´as comunmente usados en la web sem´antica. 2. Desarrollar y explicar los algoritmos de Needleman-Wunsch y Weiner. 3. Mostrar ejemplos de los algoritmos. 4. Recopilar las actualizaciones de acuerdo a un tema en Twiiter. 5. Desarrollar una medida de similitud de las preguntas al buscador y resultados basado en el algoritmo de Needleman-Wunsch.

6. Investigar la bibliografia correpondiente para la implementaci´on de los algoritmos. 7. Desarrollar los algoritmos a comparar en C++ para su evaluaci´on y an´alisis. 8. Ejecutar los algoritmos usando las base de datos recopilada. 9. Recopilar la informaci´on estad´ıstica de cada producto obtenido de los algoritmos. 10. Medir las distancias de Hamming y Levenshtein de los alineamientos obtenidos. 11. Comparar los resultados obtenidos entre los dos algoritmos. 12. Identificar cual es el que tiene el mejor desempe˜no seg´un los plantemientos fijados. 13. Medir el nivel de acertaci´on de las b´usquedas realizadas en base al buscador sem´antico, es decir la revisi´on de los resultados.

Justificación Cada vez es m´as imperante tener m´etodos para obtener informaci´on de mayor relevancia (o entrando a otros campos producir conocimiento) u ordenada de las cada vez m´as grandes cantidades de informaci´on vertida en la internet por los usuarios. El conocimiento por parte de las empresas consultoras de m´arketing de las opiones de las personas en las redes sociales es de vital importancia para el ´éxito de las campa˜nas que realizan, siendo la inversi´on en m´arketing online cada vez m´as importante en el mundo de la publicidad.

Base de Datos Fuente de Datos La fuente de datos ser´a recopilado mediante las APIs de Twitter usando los comandos proporcionados por la misma. Estos datos est´an disponibles de los ´ultimos 7 d´ıas que por lo tanto para tener una mayor cantidad de datos ha de realizarse un almacenamiento semanal. Para su obtenci´on se har´a un parser al codigo obtenido por la API de Twitter. La direcci´on URL en donde se ecuentran los formatos, sintaxis y detalles de la API de Twitter es http : ==apiwiki:twitter:com. Estructura de los datos Los datos al ser texto ser´an almacenados en una base de datos en campos de tipo text.

Descripción de los datos Los datos son b´asicamente texto ASCII y son de a lo m´as 140 caracteres lo cual facilita en cierta medida el trabajo del buscador. Son obtenidos mediante el comando search en formato JSON, RSS y Atom.

METODO DE SOLUCION

Preprocesamiento Obtenci´on de los tweets de la API: Para proceder con esto usaremos el siguiente comando proporcionado por la API de Twitter http : ==search:twitter:com=search:format Definimos el comando y caracter´ısticas m´as resaltantes de la API search de Twitter. URL: http : ==search:twitter:com=search:format Formats: json, atom HTTP Method: GET Requiere autenticaci´on : false L´ımite de llamadas a la API a la vez : 1 call per request Los resultados son obtenidos en este formato en JSON:

Explicación, dise ño e implementación de los algoritmos de Needleman-Wunsch y Weiner

Weiner

Evaluaci´on afinada de similitud F´ormula Matem´atica de afinamiento Sim (s1; s2) = Comm(s1; s2) - Diff (s1; s2) +Winkler (s1; s2) Sim (s1; s2) = Comm(s1; s2) - Diff (s1; s2)

Conclusiones 8.1. Conclusiones 1. El m´etodo de soluci´on ha sido desarrollado parcialemente, debido que para completar la ´ultima fase del modelo soluci´on es necesario realizar experimentos y obtener un par´ametro Q adecuado en base a estad´ısticas. 2. El uso de las f´ormulas desarrolladas en Giorgos [3] fueron ´utiles para modificarlos de acuerdo a las caracter´ısticas propias del trabajo, como eliminar la funci´on de mejoramiento que tiene otros fines para palabras muy largas, en este caso no pasan de los 140 caracteres. 3. El desarrollo del m´etodo soluci´on esta planteado adecuadamente para poder ser codificada y evaluada.

8.2. Contribuciones Aplicaci´on de algoritmos bioinform´aticos al marketing on line para encontrar palabras clave en la red social exitosa Twitter con millones de usuarios activos y miles de aportos por segundo, adem´as por usar m´etodos matem´aticos rigurosos para evaluar. 8.3. Trabajos Futuros Puede complementarse con retroalimentaci´on para determinar si se obtiene una palabra clave, es decir por los resultados obtenidos en cada ejecuci´on del modelo soluci´on se puede afinarse a´un m´as. Otro trabajo que puede realizarse es desarrollarlo on line, para el uso de los usarios interesados en saber las frases claves que resaltan en Twitter, actualemente se dispone de los denominados ’trendingtopic’ pero son s´olo palabras mas no frases.

GRACIAS