- Docente: Fabrizio Alboni
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/03
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Statistica, economia e impresa (cod. 8876)
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dal 19/09/2022 al 25/10/2022
Conoscenze e abilità da conseguire
At the end of the course the student is able to choose and use recent methods for web and social Mining. In particular the student is able to extract knowledge from the web and social media by applying machine learning techniques to analyze associations and carry out clickstream, sentiment, text mining and network analysis. The student is able to: - use methods for extracting knowledge from the web; - use recent data mining software for solving practical problems of web mining; and has the experience to carry out independent study and research.
Contenuti
Obiettivi e fasi del web mining
Estrazione dei dati
Web scraping
struttura delle pagine web, il linguaggio html
procedure e funzioni per il web scraping
uso delle API (application programming interfaces)
estrazione di dati dai social media utilizzando le API
Text mining
pre-trattamento dei dati
pulizia dei dati
tokenizzazione e tagging delle parti del discorso
vettorizzazione del testo
analisi esplorativa dei dati testuali
topic modelling
analisi di sentiment
Analisi delle reti sociali
teoria delle reti
misure di centralità
Testi/Bibliografia
Le slide e gli script R utilizzati durante le lezioni saranno resi disponibili su virtuale.unibo.it
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni di laboratorio con il software R
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'esame mira ad accertare la conoscenza e la capacità di utilizzare gli strumenti presentati a lezione.
La valutazione dell'apprendimento prevede la presentazione di un progetto in cui siano ripercorsi i diversi argomenti trattati a lezione.
Orario di ricevimento
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