Отрывок: wikipedia.org/wiki/Диаграмма_деятельности (дата обращения 19.05.2021). 17 DB Browser for SQLite [Электронный ресурс]. – URL: https://sqlitebrowser.org/about/ (дата обращения 19.05.2021). 18 Пользовательский интерфейс [Электронный ресурс]. – URL: https://www.internet-technologies.ru/articles/newbie/polzovatelskiy-interfeys.html (дата обращения 17.05.2021). 19 Основы пользовательского интерфейса [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.bmstu.wiki/Интерфейс_пользователя (дата о...
Название : Автоматизированная система обнаружения поддельных новостей в открытых источниках данных
Авторы/Редакторы : Калинин А. А.
Столбова А. А.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2021
Библиографическое описание : Калинин, А. А. Автоматизированная система обнаружения поддельных новостей в открытых источниках данных : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата). - Текст : электронный / А. А. Калинин ; рук. работы А. А. Столбова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2021. - 1 файл (1,94 Мб)
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяразработка автоматизированной информационной системы обнаруженияподдельных новостей в открытых источниках данных, позволяющейклассифицировать новостные события на правдивые и ложные.В процессе разработки системы был разработан информационно-логический проект системы по методологии UML, алгоритмыфункционирования системы. Автоматизированная система обнаруженияподдельных новостей в открытых источниках данных «Классификаторновостей» разработана на языке программирования Python в среде PyCharm сиспользованием библиотеки машинного обучения Scikit-learn. Для работы сбазой данных использовалась СУБД SQLite3
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20211001133833
Ключевые слова: автоматизированные системы
анализ новостных событий
классификация
открытые источники данных
пассивно-агрессивный алгоритм
поддельные новости
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Калинин_Александр_Александрович_Автоматизированная_система_обнаружения_поддельных.pdf1.98 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.