Детальная информация

Название: 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»
Авторы: Сеидов Саид Ильхамович
Научный руководитель: Сорокина Наталья Владимировна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: обработка естественного языка; машинное обучение; фильтрация; спам; классификация; natural language processing; machine learning; spam; classification
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.02
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3165
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19801

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

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.

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: 2
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика