Система прогнозування популярності статей на платформі соціальних медіа

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоган, Алла Вікторівна
dc.contributor.authorТичина, Анастасія Сергіївна
dc.date.accessioned2024-01-23T08:14:00Z
dc.date.available2024-01-23T08:14:00Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractПояснювальна записка дипломного проекту складається з шести розділів, містить 30 таблиць, 14 додатків та 20 джерел – загалом 151 сторінка. Об`єкт дослідження: модель прогнозування популярності статей/постів на платформі соціальних медіа на основі історичних даних про популярність попередніх статей та інших факторів. Мета дипломного проекту: створення системи прогнозування популярності статей та постів на платформі соціальних медіа на основі історичних даних про популярність попередніх статей та інших факторів, таких як кількість лайків, коментарів, репостів. Розділ 1 присвячений дослідженню предметної області У другому розділі розглянуто та описано такі поняття: спільноти соціальних медіа, проблематика вибору соціальної мережі для дослідження, популярність контенту, аналіз текстового контенту, фактори визначення популярності контенту. У третьому розділі проаналізовано, обрано та описано теоретичні засади вибору джерела даних, збору обробки та підготовки даних, а також алгоритмів машинного навчання. У четвертому розділі описано підготовку, проведення та аналіз результатів експериментів для вибору найкращої моделі. У п’ятому розділі описано засоби розробки програмного забезпечення та архітектури реалізованого проекту. Шостий розділ містить опис розробки проекту на основі даних досліджених у ході виконання дисертації та демонструє перспективи проекту до розвитку.uk
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of six chapters, contains 30 tables, 14 appendices and 20 sources - 151 pages in total. The object of study: a model for predicting the popularity of articles/posts on a social media platform based on historical data on the popularity of previous articles and other factors. The aim of the diploma project: to create a system for predicting the popularity of articles and posts on a social media platform based on historical data on the popularity of previous articles and other factors such as the number of likes, comments, reposts. First section is devoted to the study of the subject area The second section discusses and describes the following concepts: social media communities, the problem of choosing a social network for research, content popularity, textual content analysis, factors for determining content popularity. The third section analyzes, selects, and describes the theoretical foundations of data source selection, data collection, processing, and preparation, as well as machine learning algorithms. The fourth section describes the preparation, conduct, and analysis of experimental results to select the best model. The fifth section describes the software development tools and architecture of the implemented project. The sixth section describes the project development based on the data studied in the course of the thesis and demonstrates the project's prospects for development.uk
dc.format.extent127 c.uk
dc.identifier.citationТичина, А. С. Система прогнозування популярності статей на платформі соціальних медіа: магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Тичина Анастасія Сергіївна. – Київ, 2024. – 127 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/63971
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсистема прогнозуванняuk
dc.subjectпопулярністьuk
dc.subjectінформаційна системаuk
dc.subjectплатформа соціальних медіаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subject.udc004.896uk
dc.titleСистема прогнозування популярності статей на платформі соціальних медіаuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tychyna_magistr.pdf
Розмір:
1.69 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи