Детальная информация

Название: Программное средство для рекомендации научных материалов на основе семантического анализа содержимого: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Чистоусов Никита Дмитриевич
Научный руководитель: Никифоров Игорь Валерьевич
Другие авторы: Локшина Екатерина Геннадиевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: информационные технологии; информационный поиск; интеллектуальный анализ текста; машинное обучение; information technologies; information retrieval; data mining; intelligent text analysis; machine learning
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.04.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-3512
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В настоящей работе рассматривается задача разработки программного средства для рекомендации научных материалов на основе семантического анализа. Рассмотрены основные модели представления знаний и методы интеллектуального анализа текстов, представлен алгоритм поиска персональных рекомендаций на основе векторной модели с использованием метрики TF-IDF и латентно-семантического анализа. Разработано программное средство, реализующее данный алгоритм, результаты его работы проанализированы для оценки решения поставленной задачи. Предложены методы устранения недостатков работы алгоритма.

The present work is considering the problem of scientific papers recommendation based on semantic relatedness. The primary models of knowledge representation and methods of intelligent text analysis are reviewed. An algorithm of personal recommendations search based on vector model using TF-IDF and latent semantic analysis is proposed. A software implementing the algorithm is implemented, its performance results are evaluated in terms of solving the problem. Few ways of addressing algorithm’s drawbacks are suggested.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика