Фільтрація Твіттер-стрічки у режимі реального часу за допомогою машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Робота обсягом 107 сторінок містить 62 ілюстрацій, 22 таблиці, додаток та 17 літературних джерел.
Метою даного дослідження є побудова методу фільтрації твіттер-стрічки від контенту, згенерованого ботами за допомогою алгоритмів машинного навчання.
Об’єктом дослідження є процес фільтрації на контент, згенерований ботами.
Предметом дослідження є моделі, методи алгоритми для визначення контенту, згенерований ботами.
Використовувались такі методи дослідження як : підбір існуючої літератури по обраній темі, її опрацювання та визначення ключових аспектів. Аналіз технічної документації. Структуризація та систематизація усіх даних зібраних в результаті вивчення існуючих матеріалів по тематиці роботи. Аналіз ключових параметрів та побудова моделі для класифікації даних та реалізації програми-фільтра.
Результати роботи можуть бути використані для створення програмного забезпечення для його подальшого використання в системах відображення твітер-стрічки в режимі реального часу.
Опис
Ключові слова
аналіз даних, аналіз настроїв, Твіттер, соціальні мережі, фільтрація, машинне навчання, боти, Twitter, analysis of data, social networks, bots, filtration, machine learning, sentiment analysis
Бібліографічний опис
Зацепін, О. А. Фільтрація Твіттер-стрічки у режимі реального часу за допомогою машинного навчання : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Зацепін Олексій Артемович. – Київ, 2018. – 108 с.