Analisi automatica della corporate reputation attraverso il topic modeling

Questo elaborato tratta dell'importanza dell'analisi testuale tramite strumenti informatici. Presenta la tecnica più utilizzata per questo tipo di analisi il: Topic Modeling. Vengono indicati alcuni degli algoritmi più sfruttati e si descrivono gli obiettivi principali. Inoltre introduce il Web Mining per l’estrazione di informazioni presenti nel web, specificando una tecnica particolare chiamata Web Scraping. Nell'ultima sezione dell’elaborato viene descritto un caso di studio. L’argomento dello studio è la Privatizzazione. Viene suddiviso in tre fasi, la primi riguarda la ricerca dei documenti e articoli da analizzare del quotidiano La Repubblica, nella seconda parte la raccolta di documenti viene analizzata attraverso l’uso del software MALLET e come ultimo passo vengono analizzati i topic, prodotti dal programma, a cui vengono assegnate delle etichette per identificare i sotto-argomenti presenti nei documenti della raccolta.

Supporto ad Applicazioni di Web Reputation basate su Piattaforma Apache Storm

Parametro indispensabile di valutazione di un qualsiasi prodotto o servizio, ai giorni nostri, è la web reputation. Sono sempre più numerose le aziende che monitorano la propria "reputazione online". Quest'ultima può esser definita come l'insieme dei messaggi, commenti e feedbacks, positivi, neutri o negativi che siano, di utenti che esprimono la loro opinione tramite il web su un determinato servizio o prodotto rivolto al pubblico. L’applicazione sviluppata, si pone l’obiettivo di analizzare in tempo reale tramite l’utilizzo di Apache Storm, dati provenienti da fonti eterogenee, classificarli tramite KNIME utilizzando tecniche di classificazione quali SVM, alberi decisionali e Naive Bayesian, renderli persistenti mediante l’utilizzo del database NoSQL HBASE e di visualizzarli in tempo reale attraverso dei grafici utilizzando delle servlet, al fine di costituire un valido strumento di supporto per i processi decisionali.