Спосіб і програмне забезпечення для визначення потенційної популярності текстових постів в соціальних мережах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗаболотня, Тетяна Миколаївна
dc.contributor.authorДовженко, Роман Олександрович
dc.date.accessioned2026-01-12T14:18:20Z
dc.date.available2026-01-12T14:18:20Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ сучасному цифровому середовищі соціальні мережі виступають одним з основних джерел генерації текстового контенту, обсяги якого постійно зростають. Прогнозування потенційної популярності текстових публікацій набуває особливої актуальності у зв’язку з необхідністю підвищення ефективності контент-стратегій, маркетингових кампаній та рекомендаційних систем. Складність задачі зумовлена багатофакторною природою популярності, яка залежить від семантичного змісту тексту, емоційного забарвлення, тематичної спрямованості, часових параметрів публікації та соціальних характеристик автора. У магістерській дисертації запропоновано спосіб визначення потенційної популярності текстових постів у соціальних мережах, який ґрунтується на комбінованому використанні трансформерних моделей аналізу тексту, методів сентимент-аналізу та статистичного оброблення метаданих публікацій. Запропонований спосіб дозволяє враховувати глибинні контекстуальні залежності текстового контенту разом із часовими та соціальними характеристиками, що підвищує точність прогнозування. Для реалізації способу розроблено програмне забезпечення з використанням мови програмування Python та сучасних бібліотек машинного навчання і оброблення природної мови. Проведено експериментальні дослідження, результати яких показали підвищення точності прогнозування потенційної популярності текстових публікацій у середньому на 8,5% порівняно з базовими методами, що підтверджує ефективність та практичну придатність запропонованого рішення.
dc.description.abstractotherIn the modern digital environment, social networks are among the main sources of textual content generation, the volume of which is continuously increasing. Predicting the potential popularity of textual publications has become particularly relevant due to the need to improve the effectiveness of content strategies, marketing campaigns, and recommendation systems. The complexity of this task is determined by the multifactorial nature of popularity, which depends on the semantic content of the text, emotional tone, thematic orientation, publication time parameters, and social characteristics of the author. This master’s thesis proposes a method for determining the potential popularity of textual posts in social networks based on the combined use of transformer-based text analysis models, sentiment analysis techniques, and statistical processing of publication metadata. The proposed method makes it possible to capture deep contextual dependencies of textual content along with temporal and social characteristics, thereby improving prediction accuracy. To implement the proposed method, software was developed using the Python programming language and modern machine learning and natural language processing libraries. Experimental studies were conducted, the results of which demonstrated an average improvement in prediction accuracy of 8.5% compared to baseline methods.
dc.format.extent139 с.
dc.identifier.citationДовженко, Р. О. Спосіб і програмне забезпечення для визначення потенційної популярності текстових постів в соціальних мережах : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Довженко Роман Олександрович – Київ, 2025. – 139 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78039
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування популярності
dc.subjectсоціальні мережі
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectтрансформерні моделі
dc.subjectBERT
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectаналіз текстових даних
dc.subject.udc004.912
dc.titleСпосіб і програмне забезпечення для визначення потенційної популярності текстових постів в соціальних мережах
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dovzhenko_magistr.pdf
Розмір:
11.03 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

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи