Детальная информация

Название: Сравнительный анализ методов машинного обучения для обнаружения кибербуллинга в Twitter: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.03 «Прикладная информатика» ; образовательная программа 09.03.03_03 «Интеллектуальные инфокоммуникационные технологии»
Авторы: Прасолова Юлия Викторовна
Научный руководитель: Андрианова Екатерина Евгеньевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: обнаружение киберзапугивания; контроль кибербуллинга в социальных сетях; машинное обучение; cyberscarry detection; control of cyberbulling in social networks; machine learning
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.03
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3045
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19756

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

Тема выпускной квалификационной работы: «Сравнительный анализ методов машинного обучения для обнаружения кибербуллинга в Twitter». Данная работа относится к сфере информационного анализа данных. В первой главе содержится описание основных методов машинного обучение, анализ научных работ на тему обнаружения кибербуллинга. В последующих главах описывается алгоритмы работы классификаторов, а также представлена реализация собственной модели анализа набора данных, с описанием полученных результатов работы каждого классификатора и анализом полученных данных.

The subject of the graduate qualification work is «A Comparative Analysis of Machine Learning Techniques for Cyberbullying Detection on Twitter». This work belongs to the field of informational data analysis. The first chapter contains the main descriptions of the methods of machine research, analysis of scientific papers on the topic of detecting cyberbullying. In the consideration of the chapter on computing the algorithms of the classifiers, the implementation of their own dataset analysis model is also presented, with a description of the results of each classifier and data income analysis.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

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