To demonstrate the application of t

To demonstrate the application of the classification algorithm, we obtained another new data set using the geocode of Purdue University West Lafayette (40.428317,–86.914535) with a radius of 1.3 miles to cover the entire campus. From February 5th to April 17th, 2013, we obtained 39,095 tweets using the Twitter search API [38]. These tweets came from 5,592 unique user accounts. There were 35,598 unique tweets after removing duplicates. One reason we chose Purdue University as an example is that it is a large public university with a strong engineering student base. Over 27 percent (10,533/39,000) of the students at the West Lafayette campus are enrolled in the College of Engineering during the 2012-2013 academic year [39]. Nevertheless, the general approach we used can be applied to any institution and students in any major.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แสดงแอพลิเคชันของอัลกอริทึมการจัดประเภท เรารับอื่นข้อมูลชุดใหม่ใช้ geocode ของเพอร์ดูมหาวิทยาลัยฮิลส์ (40.428317, –86.914535) และรัศมีครอบคลุมมหาวิทยาลัยทั้งหมด 1.3 ไมล์ จากวันที่ 5 กุมภาพันธ์ถึง 17 เมษายน 2013 เราได้เข้ามา 39,095 ที่ใช้ค้นหา Twitter API [38] เข้ามาเหล่านี้มาจากบัญชีผู้ใช้เฉพาะ 5,592 ยังมีเข้ามาเฉพาะ 35,598 หลังจากเอาออกซ้ำ เหตุผลหนึ่งเราเลือกมหาวิทยาลัยเพอร์ดูเป็นตัวอย่าง ว่า เป็นมหาวิทยาลัยสาธารณะขนาดใหญ่ มีฐานนักเรียนวิศวกรรมที่แข็งแรง กว่าร้อยละ 27 (10,533 39,000) ของนักเรียนที่วิทยาเขตฮิลส์มีทะเบียนวิทยาลัยวิศวกรรมปี 2012-2013 วิชาการ [39] อย่างไรก็ตาม สามารถใช้วิธีทั่วไปที่เราใช้กับสถาบันใด ๆ และนักเรียนในวิชาใด ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ที่เราได้รับข้อมูลใหม่อีกตั้งค่าการใช้ geocode ของมหาวิทยาลัยเพอร์ดูเวสต์ลาฟาแยต (40.428317, -86.914535) มีรัศมี 1.3 ไมล์เพื่อให้ครอบคลุมทั้งมหาวิทยาลัย จาก 5 กุมภาพันธ์ - 17 เมษายน 2013 เราได้รับ 39,095 ทวีตโดยใช้ API การค้นหาทวิตเตอร์ [38] ทวีตเหล่านี้มาจาก 5,592 บัญชีผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกัน มี 35,598 ทวีตที่ไม่ซ้ำกันหลังจากลบที่ซ้ำกัน เหตุผลหนึ่งที่ทำให้เราเลือกที่มหาวิทยาลัยเพอร์ดูเป็นตัวอย่างก็คือว่ามันเป็นมหาวิทยาลัยของรัฐขนาดใหญ่ที่มีฐานนักศึกษาวิศวกรรมที่แข็งแกร่ง มากกว่าร้อยละ 27 (10,533 / 39,000) นักเรียนที่มหาวิทยาลัยเวสต์ลาฟาแยตที่มีการลงทะเบียนเรียนในวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์ระหว่างปีการศึกษา 2012-2013 [39] อย่างไรก็ตามวิธีการทั่วไปที่เราใช้สามารถนำไปใช้กับสถาบันการศึกษาและนักเรียนในการใด ๆ ที่สำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อแสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีการที่เราได้มาใหม่อีกหนึ่งชุดข้อมูล โดยใช้ระบบพิกัดทางภูมิศาสตร์ของมหาวิทยาลัยเพอร์ดู เวสต์ลาฟาแยต ( 40.428317 ) , 86.914535 ) กับรัศมี 1.3 ไมล์หน้ามหาลัย จากวันที่ 5 กุมภาพันธ์ถึงเมษายน 17 , 2013 , เราได้รับ 39095 tweets Twitter API การค้นหา [ 38 ] ทวิตเตอร์เหล่านี้มาจาก 5592 บัญชีผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกัน มี 35ไม่เฉพาะทวิตเตอร์หลังจากลบรายการที่ซ้ำกัน . เหตุผลหนึ่งที่เราเลือกมหาวิทยาลัย Purdue เป็นตัวอย่างคือมหาวิทยาลัยสาธารณะขนาดใหญ่ แข็งแรง นักศึกษาวิศวกรรมศาสตร์ พื้นฐาน กว่าร้อยละ 27 ( 10533 / 39 , 000 ) ของนักศึกษาในวิทยาเขตเวสต์ลาฟาแยตลงทะเบียนเรียนในวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์ระหว่าง 2012-2013 ปีการศึกษา [ 39 ] อย่างไรก็ตามโดยทั่วไปวิธีการที่เราใช้สามารถใช้งานกับสถานศึกษาและนักเรียนในการใด ๆที่สำคัญ