Аналіз фреймворків для роботи з великими даними при вирішенні задач NLP

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДробязко, І. П.
dc.contributor.authorТуркін, М. П.
dc.date.accessioned2023-05-25T09:43:45Z
dc.date.available2023-05-25T09:43:45Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractАналіз даних в сфері роздрібної торгівлі є однією з важливих складових успішного функціонування бізнесу. Зокрема, під час аналізу даних виникають задачі NLP, а саме: обробки відгуків клієнтів, пошуку схожих товарів у конкурентів за їх описом, встановлення залежностей між товарами (сабститутивність та комплементарність). Це сприяє кращому оцінюванню як власного асортименту, так і позицій на ринку [1]. Проте обсяги інформації, що потребують обробки, є дуже великими та постійно зростаючими. Це зумовлює необхідність використання для обробки даних програмного забезпечення, що працює паралельно на кластері комп'ютерних серверів, часто в хмарному середовищі. Існує багато фреймворків для розподіленої обробки даних на кластері. Вони відрізняються підходами до передачі даних та оптимізації алгоритмів обробки. Тому при рішенні задач аналізу текстових даних виникає необхідність вибору фреймворку, який забезпечуватиме високу продуктивність та надаватиме інструменти для роботи з задачами NLP.uk
dc.description.abstractotherIn this paper modern Big Data frameworks for processing data on a cluster are analyzed. A comparison in terms of performance, accessibility and usability for textual data analysis is made. Optimal frameworks were chosen. The choice is justified.uk
dc.format.pagerangeС. 231-235uk
dc.identifier.citationДробязко, І. П. Аналіз фреймворків для роботи з великими даними при вирішенні задач NLP / Дробязко І. П., Туркін М. П. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2022. П'ятнадцята конференція магістрантів та аспірантів Київ, 16-18 листопада 2022 р. : збірник тез доповідей. - Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. - С. 231-235.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/56099
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2022. П'ятнадцята конференція магістрантів та аспірантів Київ, 16-18 листопада 2022 р. : збірник тез доповідейuk
dc.subject.udc004.75uk
dc.titleАналіз фреймворків для роботи з великими даними при вирішенні задач NLPuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
SPSKS-Drobiazko_Turkin_P231-235.docx
Розмір:
31.87 KB
Формат:
Microsoft Word XML
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

Секція 2. СПСКС «Комп’ютерні науки, комп’ютерна інженерія»