Тематичне моделювання за допомогою підходу BigArtm на прикладі згадувань про SpaceX

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2019-06

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Дипломна робота: 66 с., 9 рис., 5 табл., 3 дод., 15 джерел. Актуальність теми: задача відслідковування трендів в новинних потоках є провідною для піару, маркетингу, соціальних досліджень. Ймовірнісне тематичне моделювання є провідною стратегією для аннотації новинних потоків, підхід BigArtm завдяки раціональному ЕМ-алгоритму та паралелизації дає можливість відслідковувати тренди у режимі онлайн. Метою даної роботи є побудувати ПЗ, яке б дозволяло отримувати найпопулярніші тренди серед згадувань про SpaceX та легко інтерпретувати їх. Об’єктом дослідження є пости з соцмереж. Методи дослідження: стандартні методи тематичного моделювання, ймовірнісне тематичне моделювання. Програмна реалізація виконана за допомогою мови програмування Python. Отримані результати: модель для виявлення трендів в новинних потоках.

Опис

Ключові слова

тренди, новинні потоки, тематичне моделювання, ЕМ- алгоритм, bigartm, NLP, trends, news streams, topic modeling, ем-algorithm

Бібліографічний опис

Гончаренко, Ю. А. Тематичне моделювання за допомогою підходу BigArtm на прикладі згадувань про SpaceX : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Гончаренко Юля Анатоліївна. – Київ, 2019. – 130 с.

ORCID

DOI