Чумаченко, Олена ІллівнаБилим, Кирило Ігорович2024-02-192024-02-192024Билим, К. І. Структурно-параметричний синтез графових нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Билим Кирило Ігорович. - Київ, 2024. - 101 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64670Магістерська дисертація: 101 с., 25 табл., 29 рис., 34 посилання, додаток. Об’єкт дослідження: дані про розповсюдження чуток та фейкових новин мережею Twitter включно із даними про залучених користувачів. Предмет дослідження: методи та підходи до синтезу графових нейронних мереж для виявлення чуток та фейкових новин. Мета роботи: дослідити існуючі архітектури та технології графових нейронних мереж для вирішення задач класифікації вузлів графу та властивостей графу, зокрема в контексті виявлення чуток та фейкових новин у соціальній мережі Twitter. Виконано огляд предметної області, пояснення проблематики фейкових новин. Також пояснюється доцільність використання штучного інтелекту в якості методу вирішення задачі. Проведено аналіз архітектур графових нейронних мереж, особливостей їх використання, прикладів застосування. Додатково описуються сучасні методи виявлення фейкових новин на основі графових нейронних мереж. Описано розроблену систему: модель та процес підготовки даних, представлено та проаналізовано експериментальні результати роботи нейронної мережі. Розглянуто можливості впровадження розробленої системи як стартап-проєкту. Проаналізовано конкурентів, можливі ризики та рентабельність такого стартапу. Результати роботи опубліковано у фаховому журналі категорії Б.101 с.ukграфові нейронні мережіграфова згорткаграфове об’єднанняфейкові новинианаліз соціальних мережgraph neural networksgraph convolutiongraph poolingfake newssocial media analysisMaster Thesis004.8.032.26:004.77.056(043.3)