Отрывок: 1 multi:softmax Метрики оценки качества модели в таблице 24. Таблица 24 – Метрики оценки качества тестовой модели N класс точность полнота f-мера Тренировочная выборка 0 1 1 1 1 1 1 1 Тестовая выборка 0 0.62 0.38 0.48 1 0.69 0.86 0.77 2 0 0 0 На рисунке 26 показаны значимые характеристики ВК. Рисунок 26 – Значимые характеристики для фактора N Для предсказания возьмем значимые количественные характеристики: альбомы (albums), аудио (aud...
Название : | Использование методов машинного обучения для анализа публичных социальных данных социальной сети ВКонтакте |
Авторы/Редакторы : | Хорошилова А. А. Жданова А. Н. Сопченко Е. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики и кибернетики |
Дата публикации : | 2022 |
Библиографическое описание : | Хорошилова, А. А. Использование методов машинного обучения для анализа публичных социальных данных социальной сети ВКонтакте : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.04.02 "Фундаментальная информатика и информационные технологии" (уровень магистратуры), направленность (профиль) "Инженерия программного обеспечения" / А. А. Хорошилова ; рук. работы А. Н. Жданова ; нормоконтролер Е. В. Сопченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2022. - 1 файл (63,6 Мб). - Текст : электронный |
Аннотация : | Объектом исследования являются публичные данные в социальной сети ВКонтакте. Цель работы – применение методов машинного обучения для анализа публичных социальных данных и структурирование полученных сведений в удобном для пользователя виде. В процессе работы было разработано веб-приложение, позволяющее получить полную информацию о профиле пользователя. Реализована возможность определения типа личности пользователя с точностью до 70%. Система разработана на языке Python с использованием библиотек xgboost, sklearn, в среде разработки PyCharm 2022, KNIME и Colab. Сервер функционирует под управлением операционных систем Windows. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Ispolzovanie-metodov-mashinnogo-obucheniya-dlya-analiza-publichnyh-socialnyh-dannyh-socialnoi-seti-VKontakte-103227 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20230414143912 |
Ключевые слова: | анализ публичных данных веб-приложения ВКонтакте сбор статистики социальные сети статистические данные |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Хорошилова_Анастасия_Александровна_Использование_методов_машинного_обучения.pdf | 65.13 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.