Рекомендація хештегів методами глибокого навчання на основі мультимодальних даних
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 109 с., 22 рис., 21 табл., 14 посилань, додаток.
Об’єкт дослідження – набір даних публікацій у соціальній мережі
Instagram.
Предмет дослідження – методи глибокого навчання, нейронні мережі.
Мета дослідження – проаналізувати існуючи методи рекомендації
хештегів за мультимодальними даними, розробити на їх основі модифіковану
модель.
Наукова новизна – запропоновано модифікований модуль злиття ознак,
що додатково зважує важливість текстових і візуальних ознак публікації.
Отримані результати свідчать про те, що моделі з наведеною
модифікацією є кращим варіантом для надання рекомендацій ніж базові
моделі.
Основні положення дослідження доповідалися на всеукраїнській
конференції.
Результати роботи подано до друку у фаховому виданні категорії Б.
Опис
Ключові слова
нейронні мережі, глибинне навчання, мультимодальні дані, хештеги, соціальні мережі, neural networks, deep learning, multimodal data, hashtags, social networks
Бібліографічний опис
Яковлєв, С. О. Рекомендація хештегів методами глибокого навчання на основі мультимодальних даних : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Яковлєв Сергій Олександрович. - Київ, 2024. - 109 с.