تصنيف نصوص بيانات تويتر باستخدام طريقة المنطق الضبابي المعدلة

تعد وسائل التواصل الاجتماعي من التطبيقات الحديثة المستندة إلى الويب للتواصل بين البشر، حيث يشارك الأفراد اهتماماتهم وأنشطتهم عبر هذه التطبيقات. ويعد تويتر موقعا للتواصل الاجتماعي يتواصل فيه الناس من خلال التغريدات، إذ ينشر المستخدمون تغريداتهم على ملفاتهم الشخصية ويرسلونها إلى متابعيهم للتعبير عن أفكارهم وآرائهم حول الأحداث العالمية. يقدم هذا البحث طريقة معدلة للمنطق الضبابي لحل مشكلة تصنيف النصوص. تمثل المدخلات لنظام التصنيف هذا مجموعة من الخصائص المستخرجة من التغريدة، بينما يتمثل المخرج في قرار التصنيف الخاص بالتغريدة، وهو عبارة عن درجة ارتباط كل تغريدة بحدث محدد، لبيان مدى صلتها بالحدث المطلوب سواء كانت ذات صلة أو غير ذات صلة. تمت مقارنة النتائج مع طريقة البحث بالكلمات المفتاحية والطريقة السابقة القائمة على المنطق الضبابي من حيث معدل التصحيح ومعدل الزيادة. في معدل الزيادة، أظهر النظام المقترح قدرة على استخراج تغريدات أكثر مقارنة بالطريقة السابقة القائمة على المنطق الضبابي؛ حيث بلغ عدد التغريدات المستخرجة بواسطة النظام المقترح في مجموعة البيانات الأولى 154 تغريدة، بينما كان عدد التغريدات المستخرجة بالطريقة الأخرى 98 و141 تغريدة. وبلغ معدل التصحيح للنظام المقترح 98.7%، في حين كانت معدلات التصحيح لتلك الطرق 97.9% و95.7%.