Веб-додаток для автоматизованого виявлення фіктивних текстових новин у Інтернет-виданнях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗаболотня, Тетяна Миколаївна
dc.contributor.authorІльїн, Максим Олександрович
dc.date.accessioned2020-08-18T08:29:51Z
dc.date.available2020-08-18T08:29:51Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThis thesis is devoted to the development of software aimed at classifying news, namely the assignment of news status «True» або «Fake» as a result of lexical analysis of its text using machine learning algorithms. The paper contains a comparative analysis of existing software and algorithmic solutions to analyze text news, substantiates the choice of database management system, programming languages used to write the client and server part of the system. Various ways of realization of a client part of the application are considered and argumentation of a final choice is argued. An algorithm for classifying text news based on a Sequential model with four layers is proposed. An extension, which classifies news on the Internet and provides a ranking of the source site, has been developed for the Google Chrome web browser. The developed structural-algorithmic implementation of the software solution for the classification algorithm, architectural organization of the database and visual representation of the analysis result is described.uk
dc.description.abstractukДана дипломна робота присвячена розробці програмного забезпечення, що напрямлене на класифікацію новин, а саме присвоєння новині статусу «True» або «Fake» в результаті лексичного аналізу її тексту методами машинного навчання. В роботі виконано порівняльний аналіз уже існуючих програмних та алгоритмічних рішень для виконання аналізу текстових новин, обґрунтовано вибір системи управління базами даних, мов програмування, що використані для написання клієнтської та серверної частини системи. Розглянуто різні шляхи реалізації клієнтської частини додатку і аргументовано кінцевий вибір. У даному дипломному проєкті запропоновано алгоритм класифікації текстових новин, що базується на послідовній моделі із чотирма шарами. Розроблено розширення до веб-браузера Google Chrome, що виконує класифікацію новин у мережі інтернет та надає рейтинг сайту-джерелу. Описано розроблену структурно-алгоритмічну реалізацію програмного рішення з точки зору алгоритму класифікації, архітектурної організації бази даних та візуальної репрезентації результату аналізу.uk
dc.format.page126 c.uk
dc.identifier.citationІльїн, М. О. Веб-додаток для автоматизованого виявлення фіктивних текстових новин у Інтернет-виданнях : дипломний проєкт … бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Ільїн Максим Олександрович. – Київ, 2020. – 126 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/35643
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.titleВеб-додаток для автоматизованого виявлення фіктивних текстових новин у Інтернет-виданняхuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ПЗКС)
Бакалаврські роботи