This table contains a list of accounts of the members of the Shura Council for the eighth period and the data was extracted from the social networking Twitter and the mechanism was as following:

- Follow the account of the Council and extract the data of the followers.
- Search in the accounts to indicate the membership of the account through the description and found corresponding states (Wilyat).
- Search through account location.
- Search across words in tweets and identify the most common states (Wilyat) in Tweets.
- Search for some topics if mentioned in tweets.

This for training the application for Data Mining and classification after entring the Omani Shura Council account then the application process all remaining steps

هذا الجدول يتضمن قائمة بحسابات آعضاء مجلس الشورى العماني للفترة الثامنة وتم استخراج البيانات من منصة التواصل الإجتماعيTwitter

بتنفيذ المراحل التالية :

- متابعة حساب المجلس واستخراج بيانات المتابعين
- البحث في الحسابات للدلالة على عضوية الحساب من خلال الوصف وتحديد الولاية
- البحث من خلال الموقع الجغرافي للحساب
- البحث عبر الكلمات وتحديد آكثر الولايات ذكرا في التغريدات
- في حالة لم يتم تحديد الولاية، من الممكن ان تكون ضمن الولايات الأكثر ذكراً

وذلك لتدريب البرامج على التنقيب عن البيانات وفرزها حسب ماتم برمجته سابقاًوفقط يتم ادخال حساب المجلس ويقوم البرامج بالخطوات تلقائياً

In this second table contains a list of accounts of the members of the Shura Council for the eighth period and sentiment analyzes for their tweets , Most Hashtags , Most Topic and Most words :

- The sentiment analyzes labels tweets in three categories [ Neutral - Positive - Negative ]
- By training the algorithms with 800 tweets with labels
- The Classifiers is Multinomial Naive Bayes .
- The topics is suggest by me through recent events
- Most Hashtags and Most Words from user Timeline

The sentiment analyzes of tweets depends on trained sets and express the programmer opinion .

الجدول الثاني يحتوي قائمة الاعضاء المستخرجة بيناتهم مسبقاً مع بيانات تحليل للتغريدات

- تحليل التغريدات يصنف كل تغريدة الى { إيجابية - سلبية - محايدة }
- تم تغذية الخوارزمية وتدريب التطبيق بحوالي ٨٠٠ تغريدة مصنفة مسبقاً
- تم تصنيف التغريدات باستخدام ” Multinomial Naive Bayes “
- المواضيع قمت بوضعها حسب الأحداث الحالية
- أكثر الهاشتاجات او الوسم واكثر الكلمات من صفحة المستخدم احتساب

التحليلات تعتمد على ماتم تدريب البرامج وتمثل مصنف التغريدات حسب رأيه الشخصي وهذا ضمن فروع الحاسب الآلي - تعليم الآلة .

Words Cloud