Details

Title: Применение методов машинного обучения для фильтрации сообщений: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators: Сеидов Саид Ильхамович
Scientific adviser: Сорокина Наталья Владимировна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: обработка естественного языка; машинное обучение; фильтрация; спам; классификация; natural language processing; machine learning; spam; classification
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3165
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\19801

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена анализу текстовых сообщений, являющихся спамом, с помощью методов машинного обучения, а также классификации сообщений на спам и не спам. Целью данной работы является применение методов машинного обучения для фильтрации нежелательных сообщений. Задачи, которые решались в ходе исследования:1. Изучение особенности обработки естественного языка с практической реализацией на языке Phyton.2. Классификация текстовых сообщения по определенным признакам.3. Провести анализ спам-сообщений.4. Рассмотрение методов борьбы со спамом.

This work is devoted to the analysis of text messages that are spam using machine learning methods and the classification of messages into spam and non-spam. The purpose of this work is to use machine learning methods to filter unwanted messages. Tasks that were solved during the study:1. Studying the features of natural language processing with practical implementation in Python.2. Classification of text messages according to certain characteristics.3. Analyze spam messages.4. Consideration of anti-spam methods.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics