I social media giocano un ruolo significativo nell'esplorare le opinioni e le emozioni degli utenti in base alle attivit quotidiane. Estrarre i dati dei social network riguardanti le opinioni e le emozioni degli utenti necessario per capire il comportamento e la mentalit degli utenti. Questo lavoro di ricerca propone un approccio ibrido di data mining utilizzando tecniche di clustering K-Means e di classificazione Naive Bayes per analizzare le emozioni nei tweet. La classificazione basata sul tipo di emozione e il processo di classificazione basato sul cluster eseguito sul set di dati sulle emozioni dei tweet utilizzando il classificatore Na ve Bayes analizza le prestazioni dell'approccio ibrido di data mining utilizzando misure di performance.
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