Analisis Media Sosial terhadap Perilaku Parkir Mobil Menggunakan Similarity Based Clustering

Abstract

Makalah Hal ini menginvestigasi perilaku pengguna parkir mobil dari perspektif media sosial dengan menggunakan analisis berbasis jaringan sosial dari komunitas online yang diungkapkan dengan menambang tagar terkait di Twitter. Kami mengusulkan pendekatan deteksi komunitas baru yang dapat ditafsirkan untuk memetakan perilaku parkir mobil pengguna dengan menggabungkan algoritme deteksi komunitas Clique, K-core, dan Girvan–Newman bersama dengan analisis berbasis konten yang mengeksploitasi polaritas, frekuensi relatif, dan topik dominan. API Twitter digunakan untuk mengumpulkan data yang relevan dengan melacak tagar parkir mobil yang populer. Grafik jaringan sosial dibangun menggunakan analisis berbasis kesamaan. Terakhir, menarik kesimpulan dengan memantau hasil dari algoritme deteksi komunitas clique, K-core, dan Girvan–Newman. Interpretabilitas Hal ini terkait dengan agregasi kata kunci, tagar, dan/atau atribut lokasi dari pesan tweet serta modul visualisasi yang memungkinkan interaksi dengan pengguna