Jupyter Notebook
0
20 commits
updated Jun 7, 2023
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.
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.objfile3.objprocessed_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.objresumen1.obj20 commits
Jupyter Notebook
83.5%
Python
16.5%
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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.
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.objfile3.objprocessed_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.
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