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Meier, Florian. « TWikiL – the Twitter Wikipedia Link Dataset ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31 mai 2022) : 1292–301. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19381.
Texte intégralAlmalki, Jameel. « A machine learning-based approach for sentiment analysis on distance learning from Arabic Tweets ». PeerJ Computer Science 8 (26 juillet 2022) : e1047. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1047.
Texte intégralDar, Momna, Faiza Iqbal, Rabia Latif, Ayesha Altaf et Nor Shahida Mohd Jamail. « Policy-Based Spam Detection of Tweets Dataset ». Electronics 12, no 12 (14 juin 2023) : 2662. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12122662.
Texte intégralFerragina, Paolo, Francesco Piccinno et Roberto Santoro. « On Analyzing Hashtags in Twitter ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 9, no 1 (3 août 2021) : 110–19. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14584.
Texte intégralThakur, Nirmalya. « MonkeyPox2022Tweets : A Large-Scale Twitter Dataset on the 2022 Monkeypox Outbreak, Findings from Analysis of Tweets, and Open Research Questions ». Infectious Disease Reports 14, no 6 (14 novembre 2022) : 855–83. http://dx.doi.org/10.3390/idr14060087.
Texte intégralGamal, Donia, Marco Alfonse, El-Sayed M.El-Horbaty et Abdel-Badeeh M.Salem. « Twitter Benchmark Dataset for Arabic Sentiment Analysis ». International Journal of Modern Education and Computer Science 11, no 1 (8 janvier 2019) : 33–38. http://dx.doi.org/10.5815/ijmecs.2019.01.04.
Texte intégralAguilar-Gallegos, Norman, Leticia Elizabeth Romero-García, Enrique Genaro Martínez-González, Edgar Iván García-Sánchez et Jorge Aguilar-Ávila. « Dataset on dynamics of Coronavirus on Twitter ». Data in Brief 30 (juin 2020) : 105684. http://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2020.105684.
Texte intégralGuo, Xiaobo, et Soroush Vosoughi. « A Large-Scale Longitudinal Multimodal Dataset of State-Backed Information Operations on Twitter ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31 mai 2022) : 1245–50. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19375.
Texte intégralNia, Zahra Movahedi, Ali Ahmadi, Bruce Mellado, Jianhong Wu, James Orbinski, Ali Asgary et Jude D. Kong. « Twitter-based gender recognition using transformers ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 9 (2023) : 15957–77. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023711.
Texte intégralSagarika, Namasani, Bommadi Sreenija Reddy, Vanka Varshitha, Kodavati Geetanjali, N. V. Ganapathi Raju et Latha Kunaparaju. « Sarcasm Discernment on Social Media Platform ». E3S Web of Conferences 309 (2021) : 01037. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202130901037.
Texte intégralHernandez, Luis Alberto Robles, Tiffany J. Callahan et Juan M. Banda. « A biomedically oriented automatically annotated Twitter COVID-19 dataset ». Genomics & ; Informatics 19, no 3 (30 septembre 2021) : e21. http://dx.doi.org/10.5808/gi.21011.
Texte intégralChang, Rong-Ching, Ashwin Rao, Qiankun Zhong, Magdalena Wojcieszak et Kristina Lerman. « #RoeOverturned : Twitter Dataset on the Abortion Rights Controversy ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 17 (2 juin 2023) : 997–1005. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22207.
Texte intégralVanitha, C. N., S. Malathy, S. A. Krishna, M. Vanitha et Sathishkumar V. E. « Sentimental analysis using machine learning in Twitter dataset ». Applied and Computational Engineering 6, no 1 (14 juin 2023) : 953–58. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/6/20230966.
Texte intégralSeno, Danar Wido, et Arief Wibowo. « Analisis Sentimen Data Twitter Tentang Pasangan Capres-Cawapres Pemilu 2019 Dengan Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine ». Jurnal Ilmiah FIFO 11, no 2 (1 novembre 2019) : 144. http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2019.v11i2.004.
Texte intégralTotare, Prof R. Y., Aishwarya Ahergawli, Abhijeet Girase, Ishwari Tale et Ayushi Khanbard. « A Review on Twitter Sentiment Analysis Using ML ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 12 (31 décembre 2022) : 1930–33. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.48382.
Texte intégralNeagu, Dan Claudiu, Andrei Bogdan Rus, Mihai Grec, Mihai Augustin Boroianu, Nicolae Bogdan et Attila Gal. « Towards Sentiment Analysis for Romanian Twitter Content ». Algorithms 15, no 10 (28 septembre 2022) : 357. http://dx.doi.org/10.3390/a15100357.
Texte intégralPfeffer, Jürgen, Daniel Matter, Kokil Jaidka, Onur Varol, Afra Mashhadi, Jana Lasser, Dennis Assenmacher et al. « Just Another Day on Twitter : A Complete 24 Hours of Twitter Data ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 17 (2 juin 2023) : 1073–81. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22215.
Texte intégralSuhavi, Asmit Kumar Singh, Udit Arora, Somyadeep Shrivastava, Aryaveer Singh, Rajiv Ratn Shah et Ponnurangam Kumaraguru. « Twitter-STMHD : An Extensive User-Level Database of Multiple Mental Health Disorders ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31 mai 2022) : 1182–91. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19368.
Texte intégralShirolkar, Ashwini Anandrao, et R. J. Deshmukh. « Finding Topic Experts in the Twitter Dataset Using LDA Algorithm ». International Journal of Applied Evolutionary Computation 10, no 2 (avril 2019) : 19–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijaec.2019040103.
Texte intégralJiang, Julie, Xiang Ren et Emilio Ferrara. « Retweet-BERT : Political Leaning Detection Using Language Features and Information Diffusion on Social Networks ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 17 (2 juin 2023) : 459–69. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22160.
Texte intégralBalli, Cagla, Mehmet Serdar Guzel, Erkan Bostanci et Alok Mishra. « Sentimental Analysis of Twitter Users from Turkish Content with Natural Language Processing ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13 avril 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2455160.
Texte intégralChinthamu, Narender, Satheesh Kumar Gooda, P. Shenbagavalli, N. Krishnamoorthy et S. Tamil Selvan. « Detecting the Anti-Social Activity on Twitter using EGBDT with BCM ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 4s (3 avril 2023) : 109–15. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4s.6313.
Texte intégralElmas, Tuğrulcan, Rebekah Overdorf et Karl Aberer. « A Dataset of State-Censored Tweets ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22 mai 2021) : 1009–15. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18124.
Texte intégralAlhazmi, Huda. « Arabic Twitter Conversation Dataset about the COVID-19 Vaccine ». Data 7, no 11 (4 novembre 2022) : 152. http://dx.doi.org/10.3390/data7110152.
Texte intégralSaval, Pradnya. « Categorizing and Labelling of Twitter Dataset using RCNN Model ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 7, no 5 (31 mai 2019) : 279–85. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2019.5045.
Texte intégralJeremy, Nicholaus Hendrik, Cristian Prasetyo et Derwin Suhartono. « Identifying Personality Traits for Indonesian User from Twitter Dataset ». INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS 19, no 4 (31 décembre 2019) : 283–89. http://dx.doi.org/10.5391/ijfis.2019.19.4.283.
Texte intégralFajri, Faisal, Bambang Tutuko et Sukemi Sukemi. « Membandingkan Nilai Akurasi BERT dan DistilBERT pada Dataset Twitter ». JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi) 8, no 2 (31 décembre 2022) : 71–80. http://dx.doi.org/10.19109/jusifo.v8i2.13885.
Texte intégralJuanita, Safitri. « Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes ». JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 4, no 3 (20 juillet 2020) : 552. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i3.2140.
Texte intégralNoor, Ibrahim Moge. « Sentiment Analysis on New Currency in Kenya Using Twitter Dataset ». Proceeding International Conference on Science and Engineering 3 (30 avril 2020) : 237–40. http://dx.doi.org/10.14421/icse.v3.503.
Texte intégralSinghal, Shilpa. « Rumor Detection on Twitter ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 8 (31 août 2021) : 2543–46. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37799.
Texte intégralAlruily, Meshrif. « Issues of Dialectal Saudi Twitter Corpus ». International Arab Journal of Information Technology 17, no 3 (1 mai 2019) : 367–74. http://dx.doi.org/10.34028/iajit/17/3/10.
Texte intégralMelotte, Sara, et Mayank Kejriwal. « A Geo-Tagged COVID-19 Twitter Dataset for 10 North American Metropolitan Areas over a 255-Day Period ». Data 6, no 6 (16 juin 2021) : 64. http://dx.doi.org/10.3390/data6060064.
Texte intégralPutri, Kaswili Sriwenda, Iwan Rizal Setiawan et Agung Pambudi. « ANALISIS SENTIMEN TERHADAP BRAND SKINCARE LOKAL MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER ». Technologia : Jurnal Ilmiah 14, no 3 (4 juillet 2023) : 227. http://dx.doi.org/10.31602/tji.v14i3.11259.
Texte intégralRay Chowdhury, Jishnu, Cornelia Caragea et Doina Caragea. « On Identifying Hashtags in Disaster Twitter Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 498–506. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5387.
Texte intégralSmetanin, Sergey. « RuSentiTweet : a sentiment analysis dataset of general domain tweets in Russian ». PeerJ Computer Science 8 (19 juillet 2022) : e1039. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1039.
Texte intégralAbilov, Anton, Yiqing Hua, Hana Matatov, Ofra Amir et Mor Naaman. « VoterFraud2020 : a Multi-modal Dataset of Election Fraud Claims on Twitter ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22 mai 2021) : 901–12. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18113.
Texte intégralAng, Chee Siang, et Ranjith Venkatachala. « Generalizability of Machine Learning to Categorize Various Mental Illness Using Social Media Activity Patterns ». Societies 13, no 5 (5 mai 2023) : 117. http://dx.doi.org/10.3390/soc13050117.
Texte intégralFeizollah, Ali, Nor Badrul Anuar, Riyadh Mehdi, Ahmad Firdaus et Ainin Sulaiman. « Understanding COVID-19 Halal Vaccination Discourse on Facebook and Twitter Using Aspect-Based Sentiment Analysis and Text Emotion Analysis ». International Journal of Environmental Research and Public Health 19, no 10 (21 mai 2022) : 6269. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph19106269.
Texte intégralVerawati, Ike, et Bagas Sonas Audit. « Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u ». JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 6, no 3 (25 juillet 2022) : 1411. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v6i3.4132.
Texte intégralJalal, Niyaz, et Kayhan Z. Ghafoor. « Machine Learning Algorithms for Detecting and Analyzing Social Bots Using a Novel Dataset ». ARO-THE SCIENTIFIC JOURNAL OF KOYA UNIVERSITY 10, no 2 (10 septembre 2022) : 11–21. http://dx.doi.org/10.14500/aro.101032.
Texte intégralJalal, Niyaz, et Kayhan Z. Ghafoor. « Machine Learning Algorithms for Detecting and Analyzing Social Bots Using a Novel Dataset ». ARO-THE SCIENTIFIC JOURNAL OF KOYA UNIVERSITY 10, no 2 (10 septembre 2022) : 11–21. http://dx.doi.org/10.14500/aro.11032.
Texte intégralNoor, Ibrahim Moge, et Metin Turan. « Sentiment Analysis on New Currency in Kenya using Twitter Dataset ». IJID (International Journal on Informatics for Development) 8, no 2 (23 mars 2020) : 81. http://dx.doi.org/10.14421/ijid.2019.08206.
Texte intégralAlvarez-Melis, David, et Martin Saveski. « Topic Modeling in Twitter : Aggregating Tweets by Conversations ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 10, no 1 (4 août 2021) : 519–22. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v10i1.14817.
Texte intégralFattah, St Fajriah, et Purnawansyah. « Analisis sentimen terhadap Body Shaming pada Twitter menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier ». Indonesian Journal of Data and Science 3, no 2 (31 juillet 2022) : 61–71. http://dx.doi.org/10.56705/ijodas.v3i2.46.
Texte intégralMalik, Muzamil, Waqar Aslam, Zahid Aslam, Abdullah Alharbi, Bader Alouffi et Hafiz Tayyab Rauf. « A Performance Comparison of Unsupervised Techniques for Event Detection from Oscar Tweets ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (24 mai 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5980043.
Texte intégralRamasamy, Lakshmana Kumar, Seifedine Kadry, Yunyoung Nam et Maytham N. Meqdad. « Performance analysis of sentiments in Twitter dataset using SVM models ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, no 3 (1 juin 2021) : 2275. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i3.pp2275-2284.
Texte intégralShirolkar, Ashwini Anandrao, et R. J. Deshmukh. « Finding Topic Experts in the Twitter dataset using LDA Algorithm ». International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, no 8 (31 août 2018) : 742–46. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i8.742746.
Texte intégralS Nair, Pramod, Nidhi Choubey et Srinivasa Rao D. « A Hybrid Technique to Classify Trending Topic on Twitter Dataset ». International Journal of Engineering and Technology 9, no 5 (30 octobre 2017) : 3470–80. http://dx.doi.org/10.21817/ijet/2017/v9i5/170905006.
Texte intégralToșa, Cristian, et Ari K. M. Tarigan. « Comparing sustainable product hashtags : Insights from a historical twitter dataset ». Data in Brief 49 (août 2023) : 109427. http://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2023.109427.
Texte intégralAlam, Firoj, Umair Qazi, Muhammad Imran et Ferda Ofli. « HumAID : Human-Annotated Disaster Incidents Data from Twitter with Deep Learning Benchmarks ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22 mai 2021) : 933–42. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18116.
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