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Predicting U.S. Presidential Election through mining social media data. (Twitter)

机译：通过挖掘社交媒体数据预测美国总统选举。 （推特）

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摘要

Data mining is a term that refers to extraction of knowledge or information hidden in large volumes of raw data. The purpose of this project is to predict the popularity of a candidate for US presidential election, 2016 form each state using social media for a given time interval [t1, t2], where t1 is the set of tweets observed between the timestamp t2. Until recently, political parties used information that limited pursing or reaching out to the masses which restricted the scope of a widespread campaign. The outcome of the project will help political parties make proper decision and target the right audience. This project is making use of twitter API which introduce simple concepts to analyze data. It will emphasize on techniques and considerations for mining large amount of data that is posted on twitter in real time.
机译：数据挖掘是一个术语，指的是提取隐藏在大量原始数据中的知识或信息。该项目的目的是预测给定时间间隔[t1，t2]的每个州使用社交媒体的2016年美国总统选举候选人的受欢迎程度，其中t1是在时间戳t2之间观察到的一组推文。直到最近，政党所使用的信息都限制了群众的追求或接触，从而限制了广泛运动的范围。该项目的成果将有助于各政党做出正确的决定并针对合适的受众。该项目利用Twitter API引入了简单的概念来分析数据。它将重点介绍实时挖掘Twitter上发布的大量数据的技术和注意事项。

著录项

  • 作者

    Gore Palash;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
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  • 正文语种 en_US
  • 中图分类

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