Система ідентифікації фейкових емоційно забарвлених відгуків в комерційних маркетплейсах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКрилов, Євген Володимирович
dc.contributor.authorГрачов, Артем В’ячеславович
dc.date.accessioned2025-11-14T10:19:01Z
dc.date.available2025-11-14T10:19:01Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractПроєкт містить 77 с. тексту, 44 рисунків, посилання на 26 літературні джерела, додатки та 4 конструкторських документів. Об’єктом розроблення є система ідентифікації фейкових емоційно забарвлених відгуків в комерційних маркетплейсах. Мета розроблення — підвищення довіри до відгуків на товари на комерційних маркетплейсах. У дипломному проєкті було розроблено програмне забезпечення для ідентифікації фейкових та ШІ-згенерованих відгуків, а саме: веб-інтерфейс для взаємодії з користувачем, серверна частина додатку, та модель для ідентифікації не справжніх відгуків. Модель було обрано шляхом проведення експериментів, в результаті яких модель paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 було для перетворення тексту у векторні репрезентації, та XGBoost як модель класифікації. Також було проведено аналіз актуальності, що показав, що існуючі системи мають недоліки, особливо на українському ринку. Отримані результати можуть бути корисними для покупців на сервісах електронної комерції та для самих маркетплейсів, які хочуть підвищити довіру до відгуків на своїй платформі.
dc.description.abstractotherThe project contains 77 pages of text, 44 figures, references to 26 literary sources, appendices and 4 design documents. The object of development is the system for identifying fake emotionally colored reviews in commercial marketplaces. The purpose of the development is to increase trust in product reviews on commercial marketplaces. In the graduation project software was developed to identify fake and AI-generated reviews, namely: a web interface for user interaction, a server-side application, and a model for identifying fake reviews. The model was selected through experiments, as a result of which the paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 model was used to convert text into vector representations, and XGBoost as a classification model. A relevance analysis was also conducted, which showed that existing systems have shortcomings, especially in the Ukrainian market. The results obtained may be useful for buyers on e-commerce services and for marketplaces themselves who want to increase trust in reviews on their platform.
dc.format.extent77 с.
dc.identifier.citationГрачов, А. В. Система ідентифікації фейкових емоційно забарвлених відгуків в комерційних маркетплейсах : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Грачов Артем В’ячеславович. – Київ, 2025. – 77 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77218
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectАналіз справжньості
dc.subjectаналіз тексту
dc.subjectінформаційні системи
dc.subjectрозумні системи
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectDistilBERT
dc.subjectLogistic Regression
dc.subjectLLM
dc.subjectPython
dc.subjectTransformers
dc.subjecttfidf
dc.subjectXGBoost
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectauthenticity analysis
dc.subjectDistilBERT
dc.subjectinformation systems
dc.subjectintelligent systems
dc.subjectLogistic Regression
dc.subjectLLM
dc.subjectPython
dc.subjecttext analysis
dc.subjectTransformers
dc.subjecttfidf
dc.subjectXGBoost
dc.titleСистема ідентифікації фейкових емоційно забарвлених відгуків в комерційних маркетплейсах
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hrachov_bakalavr.pdf
Розмір:
4.5 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

Бакалаврські роботи (ІСТ)
Бакалаврські роботи