Аналіз результатів передбачення зв’язків на основі графових автокодувальників

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГордієнко, Юрій Григорович
dc.contributor.authorШлянін, Владислав Валерійович
dc.date.accessioned2023-01-03T09:00:54Z
dc.date.available2023-01-03T09:00:54Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractenLink prediction problem is significant for a better understanding of the hidden or lost connections between objects in hierarchical structures like networks, for example, in social, business, biological, medical, and other domains. Recently, Graph Autoencoders (GAE) and Variational Graph Autoencoders (VGAE) emerged as effective tools for resolving this and other problems. In this dissertation, their variations were used to solve the link prediction problem for graph objects in the legal document context. For this purpose, the customized dataset in the shape of the hierarchical set of Ukrainian legal acts was constructed, several GAE and VGAE models were applied to it and comparison analysis was performed for all the models considered.uk
dc.description.abstractukЗадача передбачення зв’язків є важливою для кращого розуміння прихованих або втрачених зв’язків між об’єктами в ієрархічних структурах на кшталт соціальних, ділових, біологічних, медичних та інших мереж. Для вирішення цієї та інших проблем дедалі більшої популярності набули графові автокодувальники (GAE) та варіаційні автокодувальники (VGAE). В даній дисертації було створено їхні варіації для задачі передбачення зв’язків в контексті законодавчих актів. А саме, було створено датасет із законодавчих актів, натреновано на ньому GAE та VGAE моделі і проведено їхній порівняльний аналіз.uk
dc.format.page133 с.uk
dc.identifier.citationШлянін, В. В. Аналіз результатів передбачення зв’язків на основі графових автокодувальників : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Шлянін Владислав Валерійович. – Київ, 2022. – 133 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51623
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпередбачення зв’язківuk
dc.subjectlink predictionuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectграфові автокодувальникиuk
dc.subjectgraph autoencodersuk
dc.subjectваріаційні графові автокодувальникиuk
dc.subjectvariational graph autoencodersuk
dc.subject.udc004.056.5uk
dc.titleАналіз результатів передбачення зв’язків на основі графових автокодувальниківuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи