Εξόρυξη γνώσης από κείμενα του κοινωνικού ιστού - (:unkn) unknown (My University, 2023)
Οι τεχνολογικές συνθήκες της σύγχρονης εποχής και η ψηφιοποίηση κάθε πτυχής της ζωής του ανθρώπου έχουν αποφέρει την παραγωγή τεράστιων όγκων δεδομένων, σε καθημερινή βάση, από εκατομμύρια ανθρώπους. Αυτοί οι όγκοι δεδομένων περιέχουν κρυμμένη γνώση, η οποία είναι δυνατό να αξιοποιηθεί από πολλούς διαφορετικούς τομείς. Για το λόγο αυτό, έχουν αναπτυχθεί τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, στο πλαίσιο των οποίων συνδυάζονται διαφορετικοί κλάδοι και τεχνολογία με σκοπό να φέρουν στο φως τις κρυμμένες και δυνητικά χρήσιμες πληροφορίες που εμπεριέχονται στα δεδομένα αυτά. Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια διαδικασία που αποτελείται από: 1) Ανάλυση απαιτήσεων, 2) συλλογή δεδομένων, 3) επιλογή δεδομένων, 4) προεπεξεργασία δεδομένων, 5) μετασχηματισμό δεδομένων, 6) εξόρυξη δεδομένων και 7) ερμηνεία αποτελεσμάτων. Περιλαμβάνει πολλές τεχνικές, όπως περιγραφή, πρόγνωση, εκτίμηση, κατηγοριοποίηση, συσταδοποίηση, παλινδρόμηση, ανάλυση κανόνων συσχέτισης, οπτικοποίηση και ανίχνευση ανωμαλιών. Η παρούσα μελέτη επικεντρώνεται στην εξόρυξη δεδομένων από κείμενα του κοινωνικού Ιστού, ο οποίος αποτελεί πλούσια πηγή πληροφοριών από κείμενα που παράγουν οι χρήστες. Υφίστανται πολλές εφαρμογές εξόρυξης δεδομένων από κείμενα του κοινωνικού Ιστού, όπως η ανάλυση συναισθήματος, η ανταγωνιστική νοημοσύνη, η κυβερνοασφάλεια, η εμπλοκή πελάτη, η αναγνώριση θεματικής περιοχής και η επιδημική νοημοσύνη. Για κάθε μία από αυτές τις εφαρμογές, παρουσιάζονται διαφορετικές εργασίες στις οποίες έχουν υλοποιηθεί.

The technological conditions of the modern age and the digitization of every aspect of human life have resulted in the production of huge amounts of data, on a daily basis, by millions of people. These data contain hidden knowledge, which can be exploited by many different fields. For this reason, data mining techniques have been developed, combining different industries and technologies in order to find the hidden and potentially useful information contained in this data. Data mining is a process that consists of: 1) Requirements analysis, 2) data collection, 3) data selection, 4) data pre-processing, 5) data transformation, 6) data mining and 7) interpretation of results. Data mining can be done with many techniques, such as description, prediction, estimation, classification, clustering, regression, association rule mining, visualization and outlier detection. The present study focuses on text mining from the social web, which is a rich source of information from texts produced by users. There are many applications for data mining on social media, such as sentiment analysis, competitive intelligence, cybersecurity, customer engagement, topic area recognition, and epidemic intelligence. For each of these applications, different tasks are presented in which they have been implemented.
Keywords: εξόρυξη δεδομένων, εξόρυξη κειμένου, κοινωνικός ιστός; data mining, text mining, social web