Моделювання та оптимізація системи аналізу соціальних медіа з використанням алгоритмів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У дисертації здійснено моделювання та оптимізацію системи аналізу соціальних медіа з використанням сучасних алгоритмів машинного навчання. Основну увагу приділено кластеризації тем у соціальних мережах (на прикладі Facebook), виявленню фейкових новин, визначенню впливових користувачів та візуалізації мережевих зв’язків. У роботі застосовано методи обробки природної мови (TF-IDF, BERT), алгоритми класифікації (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, BERT) та кластеризації (K-means, DBSCAN, агломеративна). Розроблено архітектуру системи з модулями збору, обробки, аналізу та візуалізації даних. Проведено оцінку точності моделі за метриками Precision, Recall, F1-score та AUC. Отримані результати засвідчили ефективність запропонованого підходу для практичного використання у сфері інформаційного моніторингу та боротьби з дезінформацією.
Опис
Ключові слова
соціальні медіа, соціальні мережі, аналіз даних, комунікація, машинне навчання, дослідження, кластеризація, фейкові новини, Facebook, BERT, візуалізація, DBSCAN, NLP, social media, social networks, data analysis, communication, machine learning, research, clustering, fake news, visualization
Бібліографічний опис
Гасанов, В. А. Моделювання та оптимізація системи аналізу соціальних медіа з використанням алгоритмів машинного навчання : магістерська дис. : 054 Соціологія / Гасанов Вадим Анверович. – Київ, 2025. – 94 с.