Master Thesis Online
Mining entrepreneurs' profiles from tweets
Gémis, Guillaume 
Promoteur(s) :
Ittoo, Ashwin
Date de soutenance : 2-sep-2020/8-sep-2020 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/10610
Détails
| Titre : | Mining entrepreneurs' profiles from tweets |
| Titre traduit : | [fr] Exploration du profil d'entrepreneur grâce à leurs tweets |
| Auteur : | Gémis, Guillaume
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| Date de soutenance : | 2-sep-2020/8-sep-2020 |
| Promoteur(s) : | Ittoo, Ashwin
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| Membre(s) du jury : | Ooms, Frédéric
Poumay, Judicaël
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| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 108 |
| Mots-clés : | [en] Entrepreneurship [en] Machine learning [en] Ambidexterity [en] Start-ups [en] Established company [en] Text classification [en] Topic modelling [en] Word embedding |
| Discipline(s) : | Sciences économiques & de gestion > Multidisciplinaire, généralités & autres |
| Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine Etudiants Grand public |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Supply Chain Management and Business Analytics |
| Faculté : | Mémoires de la HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège |
Résumé
[en] New waves of discoveries and research in various fields have been possible thanks to machine learning. These algorithm-based learning methods allow the identification of information and trends from a large amount of data. Entrepreneurship can also benefit from this impetus to deepen its theories and knowledge about the path an entrepreneur follows. The aim of this dissertation is to participate in this movement on entrepreneurship using these new methods for the first time to profile entrepreneurs from their tweets.
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Document(s)
s151006_Gémis_Guillaume_final_version.pdf
Description:
Taille: 2.99 MB
Format: Adobe PDF
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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