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Twitter Data Analysis Using Hadoop and‘R’and Emotional Analysis Using Optimized SVNN

Computer Systems Science & Engineering 2023年第1期44卷 485-499页

作者： K.Sailaja Kumar H.K.Manoj D.Evangelin Geetha Department of CA M S Ramaiah Institute of Technology560054BangaloreIndia

Standalone systems cannot handle the giant traffic loads generated by Twitter due to memory constraints.A parallel computational environment pro-vided by Apache Hadoop can distribute and process the data over different desti-nation *** this paper,the Hadoop cluster with four nodes integrated with RHadoop,Flume,and Hive is created to analyze the tweets gathered from the Twitter *** stream data is collected relevant to an event/topic like IPL-2015,cricket,Royal Challengers Bangalore,Kohli,Modi,from May 24 to 30,2016 using *** is used as a data warehouse to store the streamed *** analytics like maximum number of tweets by users,the average number of followers,and maximum number of friends are obtained using *** network graph is constructed with the user’s unique screen name and men-tions using‘R’.A timeline graph of individual users is generated using‘R’.Also,the proposed solution analyses the emotions of cricket fans by classifying their Twitter messages into appropriate emotional categories using the optimized sup-port vector neural network(osvnn)classification *** attain better classi-fication accuracy,the performance of SVNN is enhanced using a chimp optimization algorithm(ChOA).Extracting the users’emotions toward an event is beneficial for prediction,but when coupled with visualizations,it becomes more ***-chart and wordcloud are generated to visualize the emotional analysis results.

关键词： Twitter apache Hadoop emotional analysis osvnn ChoA timeline graph ﬂume hive

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