社交媒体大数据分析
社交媒体大数据最常见的应用是趋势发现、社交媒体分析、情感分析和意见挖掘。例如，社交媒体协助企业获得客户对其产品的反馈，这些反馈可用于修改决策，并从企业中获得价值（Katal等人，2013；Wu等人，2014）。研究证实，现有的社交媒体大数据分析方法大多依赖于机器学习技术（Cambria等人，2013）。一些最常见的技术是分类（Charu C Aggarwal & Zhai，2012；Reuter & Cimiano，2012）、聚类（Lim等人，2017；Tang & Liu，2012）和深度学习（Jansson & Liu，2017；D. T. Nguyen等人，2016）。机器学习是人工智能的一个领域，已被应用于许多社交媒体平台，以检测数据的模式。然而，由于社交媒体的特殊性，如帖子中使用的俚语和行话，处理从社交媒体收集的大量数据，也带来了一些挑战。从社交媒体上收集的大数据在被妥善利用之前是无用的，因为它可以将大量的社交数据转化为有意义的见解，从而推动决策的制定（Gandomi & Haider，2015）。图1显示了社交媒体中大数据的过程。首先，从各种社交媒体来源收集数据，并存储在能够处理大量数据的大数据存储技术中，如HDFS、Hbase和Cassandra。社交媒体数据是噪声的，充满了与分析无关的信息，并且包含大量不一致的数据（Wlodarczak等人，2014）。应用数据整合和清理，为使用Spark、Hadoop和Mesos等技术处理大数据做准备。最后，用户可以通过各种终端设备，如电脑、服务器和智能手机，查看数据处理结果。
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