Система підтримки прийняття рішень для оцінювання і прогнозування трендів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorАбраменко, Микита Олександрович
dc.date.accessioned2024-10-31T12:17:18Z
dc.date.available2024-10-31T12:17:18Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 84 с., 9 рис.,10 табл., 1 додаток, 18 джерел. Об’єкт дослідження – методи машинного навчання, текстового аналізу, аналізу настроїв та статистичних методів для прогнозування у сфері соціальних медіа. Предмет дослідження – практичне використання різних підходів у та методів для аналізу даних соціальних медіа. Мета роботи – освоїти та порівняти різні методи аналізу даних із галузі соціальних медіа, включаючи машинне навчання, текстовий аналіз та аналіз настроїв, а також розробити систему підтримки прийняття рішень для прогнозування трендів у галузі соціальних медіа. Методи дослідження – аналіз наукових джерел, застосування алгоритмів машинного навчання, текстового аналізу та аналізу настроїв до даних соціальних із медіа. Актуальність – важливість аналізу соціальних медіа для розуміння суспільних настроїв, трендів та впливу інформації у сучасному світі. Результати роботи – проведено дослідження ефективності різних методів для аналізу контенту соціальних медіа, розроблено систему підтримки прийняття рішень для визначення емоційного забарвлення даних. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – використання реальних геоданих та додаткових метаданих для більш точного прогнозування популярності та аналізу контексту даних соціальних медіа у різних регіонах та умовах.
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 84p., 9 fig., 10 tables, 1 appendices, 18 sources. Object of Research – Machine learning methods, text analysis, sentiment analysis, and statistical methods for forecasting in the field of social media. Subject of Research – Practical application of various approaches and methods for analyzing social media data. Objective – To master and compare different methods of analyzing data from social media, including machine learning, text analysis, and sentiment analysis, as well as to develop a decision support system for forecasting trends in social media. Research Methods – Analysis of scientific sources, application of machine learning algorithms, text analysis, and sentiment analysis to social media data. Relevance – The importance of analyzing social media to understand public sentiments, trends, and the impact of information in the modern world. Results – A study of the effectiveness of different methods for analyzing social media content was conducted, and a decision support system for determining the emotional tone of the data was developed. Future Development Paths – Utilizing real geodata and additional metadata for more accurate forecasting of popularity and analysis of the context of social media data in different regions and conditions.
dc.format.extent84 с.
dc.identifier.citationАбраменко, М. О. Система підтримки прийняття рішень для оцінювання і прогнозування трендів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Абраменко Микита Олександрович. - Київ, 2024. - 84 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70296
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectсистема підтримки прийняття рішень
dc.subjectоцінювання і прогнозування трендів
dc.subjectсоціальні медіа
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectdecision support system
dc.subjectassessing and forecasting trends
dc.subjectsocial media
dc.subjectmachine learning
dc.subjectdata analysis
dc.titleСистема підтримки прийняття рішень для оцінювання і прогнозування трендів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи