TFM - [ANÁLISIS DE REDES SOCIALES MEDIANTE LA IMPLEMENTACIÓN DE REDES NEURONALES GRÁFICAS PARA MEDIR EL IMPACTO SOCIAL EN TWITTER]
El objetivo de este trabajo final de máster (TFM) consiste en el Análisis de Redes Sociales (Social Network Analysis o SNA, por sus siglas en inglés) en la plataforma Twitter durante los meses de febrero, marzo y abril del año 2023, teniendo como temática de referencia a la Federación Venezolana de Fútbol (FVF) y la implementación de modelos de inteligencia artificial que permitan realizar recomendaciones de usuarios (nodos) en función del impacto social o influencia determinado a través de grafos. Para ello, se llevará a cabo la recolección de los datos de la plataforma propuesta en un periodo estimado y la geolocalización referida, seguido de un análisis exploratorio con la finalidad de obtener el mayor provecho de estos datos y así seleccionar las variables que generen mayores aportes a los modelos que serán implementados. De esta forma, se pondrán en práctica diversos modelos de aprendizaje automático desde los más simples y generales, como el Linear Regressor, Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor, Decision Tree Regressor y KNeighborsRegressor. Luego, se explorarán los modelos más complejos y actuales, como las Redes neuronales feedforward, XGBRegressor y LGBMRegressor. Por último, se abordarán los modelos más avanzados de aprendizaje profundo, como las redes neuronales gráficas o de grafos (Graph Neural Networks o GNN, por sus siglas en inglés).
Palabras Clave: SNA; Recomendación Social; Grafos; Modelos; Inteligencia Artificial; Aprendizaje Automático; Linear Regressor; Random Forest Regressor; Gradient Boosting Regressor; Decision Tree Regressor; KNeighbors Regressor; Redes neuronales feedforward; XGBRegressor; LGBMRegressor; Aprendizaje Profundo; Redes Neuronales Gráficas o de Grafos; GNN.
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