matifuentes2/tarea_1_procesamiento_de_datos_masivos

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20 commits

updated Jun 7, 2023

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README

Tarea 1: Procesamiento de Datos Masivos (IIC2440)

Estudiantes

Introducción

Este repositorio documenta el trabajo realizado para la Tarea 1 en el marco del curso Procesamiento de Datos Masivos IIC2440 el primer semestre del 2023. El objetivo es identificar pares usuarios similares a partir de una muestra de tweets, empleando locality-sensitive hashing (LSH) para posibilitar la comparación en un tiempo razonable.

Puedes encontrar una explicación de los supuestos adoptados aquí.

Estructura del repositorio

El proyecto tiene la siguiente estructura

  • tarea.ipynb - Notebook donde se ejecuta y describe el proceso completo. Se especifican supuestos y cada paso es 100% reproducible. Se debe ejecutar antes que los otros ya que se generan archivos requeridos en pasos posteriores. Requiere que los datos crudos estén presentes en el directorio raíz del repositorio.

  • hashing.py - Contiene la implementación de SuperMinHash.

  • pre_procesamiento.py - funciones de manipulación de strings empleadas para pre procesar los datos.

  • fhs/ - Contiene los pasos intermedios del proceso de construcción de la firma de hash (generado en tarea.ipynb). Si el notebook no ha sido corrido el directorio estará vacío.

    • file0.obj
    • $\vdots$
    • file3.obj
  • processed_tweets/ - Contiene los pasos intermedios del proceso de pre-procesamiento de los datos (generado en tarea.ipynb). Si el notebook no ha sido corrido el directorio estará vacío.

    • resumen0.obj
    • resumen1.obj

Contributors

matifuentes2

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matifuentes2/tarea_1_procesamiento_de_datos_masivos

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Tarea 1: Procesamiento de Datos Masivos (IIC2440)

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Este repositorio documenta el trabajo realizado para la Tarea 1 en el marco del curso Procesamiento de Datos Masivos IIC2440 el primer semestre del 2023. El objetivo es identificar pares usuarios similares a partir de una muestra de tweets, empleando locality-sensitive hashing (LSH) para posibilitar la comparación en un tiempo razonable.

Puedes encontrar una explicación de los supuestos adoptados aquí.

Estructura del repositorio

El proyecto tiene la siguiente estructura

  • tarea.ipynb - Notebook donde se ejecuta y describe el proceso completo. Se especifican supuestos y cada paso es 100% reproducible. Se debe ejecutar antes que los otros ya que se generan archivos requeridos en pasos posteriores. Requiere que los datos crudos estén presentes en el directorio raíz del repositorio.

  • hashing.py - Contiene la implementación de SuperMinHash.

  • pre_procesamiento.py - funciones de manipulación de strings empleadas para pre procesar los datos.

  • fhs/ - Contiene los pasos intermedios del proceso de construcción de la firma de hash (generado en tarea.ipynb). Si el notebook no ha sido corrido el directorio estará vacío.

    • file0.obj
    • $\vdots$
    • file3.obj
  • processed_tweets/ - Contiene los pasos intermedios del proceso de pre-procesamiento de los datos (generado en tarea.ipynb). Si el notebook no ha sido corrido el directorio estará vacío.

    • resumen0.obj
    • resumen1.obj

Contributors

matifuentes2

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Languages

Jupyter Notebook

83.5%

Python

16.5%