Інформаційна система аналізу змісту новин та прогнозування подій на його основі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГавриленко, Олена Валеріївна
dc.contributor.authorПроцюк, Юрій Володимирович
dc.date.accessioned2023-07-05T08:47:15Z
dc.date.available2023-07-05T08:47:15Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractПояснювальна записка магістерської дисертації складається з чотирьох розділів, містить 4 таблиці, 4 додатки та 43 джерела – загалом 128 сторінки. Об`єкт дослідження: зміст новин. Мета магістерської дисертації: підвищення релевантності прогнозів виникнення подій на основі аналізу змісту новин. Предмет дослідження – інформаційна система аналізу змісту новин та прогнозування подій. Методи дослідження – методи кластеризації та методи машинного навчання засновані на асоціативних правилах. Наукова новизна отриманих результатів полягає в розробці та модифікації підходів до прогнозування подій на основі новин, зокрема модифікації асоціативних правил щодо об’єднання їх в ланцюги, які дозволили б виявляти причинно-наслідкові зв’язки в тексті новин. Результати досліджень буде опубліковано в міжвідомчому науково-технічному збірнику «Адаптивні Системи Автоматичного Управління» (на стадії друку) [1] та в тезах наукової конференції студентів науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» – SoftTech-2021 [2].uk
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the master's dissertation consists of four sections, contains 4 tables, 4 appendices and 43 sources – a total of 128 pages. Object of research: news content. The purpose of the master's dissertation: to increase the relevance of forecasts of events based on the analysis of news content. The subject of research is the information system of news content analysis and event forecasting. Research methods - clustering methods and machine learning methods based on associative rules. The scientific novelty of the obtained results is the development and modification of approaches to forecasting events based on news, in particular the modification of associative rules for combining them into chains, which would reveal the causal links in the news text. The research results will be published in the interdepartmental scientific and technical collection "Adaptive Automatic Control Systems" (in print) [1] and in the abstracts of the scientific conference of students of the scientific-practical conference of young scientists and students "Software Engineering and Advanced Information Technology" - SoftTech- 2021 [2].uk
dc.format.extent128 с.uk
dc.identifier.citationПроцюк, Ю. В. Інформаційна система аналізу змісту новин та прогнозування подій на його основі : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Процюк Юрій Володимирович. – Київ, 2022. – 128 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/57874
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозування подійuk
dc.subjectаналіз новинuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectасоціативні правилаuk
dc.subjectпрограмний застосунокuk
dc.subject.udc681.513.7uk
dc.titleІнформаційна система аналізу змісту новин та прогнозування подій на його основіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Protsiuk_magistr.pdf
Розмір:
5.11 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 (ІСТ)
Магістерські роботи