DETEKSI TRENDING TOPICS DARI DATA STREAM TWITTER DENGAN PENDEKATAN SEQUENTIAL K-MEANS
Trending topics twitter adalah kumpulan topik tertentu yang banyak dibicarakan dalam tweet pengguna. Menemukan trending topics bukanlah hal yang mudah karena data yang digunakan sangat besar dan terus mengalir sehingga dibutuhkan media penyimpanan yang besar, pengolahan data yang cukup lama, dan alg...
Saved in:
Main Author: | Mediayani, Melani (Author) |
---|---|
Format: | Academic Paper |
Published: |
2016-12-23.
|
Subjects: | |
Online Access: | http://repository.upi.edu/28522/ |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
CLUSTERING KELUHAN KOTA BANDUNG DENGAN MEMANFAATKAN DATA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
by: Gunawan, Tommy Putra Pratama
Published: (2016) -
DETEKSI KALIMAT BAHASA INDONESIA BERSTRUKTUR RANCU MENGGUNAKAN LABELED SEQUENTIAL PATTERN
by: Mira Nurhayati, -
Published: (2018) -
A computing model for trend analysis in stock data stream classification
by: Razak, Abdul, et al.
Published: (2020) -
DETEKSI GENOMIC REPEATS MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER-MOORE DENGAN APACHE SPARK STREAMING
by: Farhan Dhiyaa Pratama, -
Published: (2019) -
A dynamic K-means clustering for data mining
by: Hossain, Md. Zakir, et al.
Published: (2019)