Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0218U000674, 0117U000575 , Науково-дослідна робота Назва роботи Ідентифікація прихованих залежностей в онлайнових соціальних мережах на основі методів нечіткої логіки та комп'ютерної лінгвістки Назва етапу роботи Керівник роботи Штовба Сергій Дмитрович, Дата реєстрації 08-02-2018 Організація виконавець Вінницький національний технічний університет Опис етапу Об'єкт дослідження - інформаційні процеси в онлайнових соціальних мережах. Мета роботи - розробка інформаційної технології ідентифікації прихованих залежностей в онлайнових соціальних мережах на основі принципів нечіткої логіки та комп'ютерної лінгвістики. Методи дослідження - системний підхід, математичне моделювання, теорія нечітких множин, теорія ідентифікації, комп'ютерна лінгвістика. Розроблено метод визначення індикаторних характеристик профіля учасників соціальних мереж, відмінність якого полягає у застосуванні принципів нечіткої логіки та комп'ютерної лінгвістики, що дозволяє використати як експертні знання з цієї предметної області, так і зашумлені інформаційні повідомлення. Метод забезпечує отримання релевантних кількісних та лінгвістичних оцінок різноманітних індикаторних характеристик агента. В методі, окрім традиційних атрибутів користувача на основі часово-продуктивних характеристик діяльності та показників мережевої зв'язності, врахованоі і більш складні. Зокрема, 2 нових характеристики у формі відхилень поведінки користувача від типових, на основі його минулих дій. Для отримання узагальнених лінгвістичних характеристик користувача запропоновано 4-х етапну ідентифікацію змістовних лексем та інших ознак слів з корегуванням їх морфем, що забезпечує коректний баланс між складністю та повнотою списка слів-кандидатів. Розроблено метод класифікації учасників соціальної мережі, який, на відміну від інших, у застосуванні методів нечіткої багатоярликової класифікації, що забезпечує робастність колективного прийняття рішень з урахуванням зашумлених оцінок індикаторних характеристик користувачів. Класифікація відбувається за частотою потрапляння ключових слів в корпус наперед розмічених та категоризованих текстів. Також здійснюється проріджування категорій та агрегування належностей за різними ключовими словами до однакових категорій. Результати дослідження використовуються в лекційних курсах факультету комп'ютерних систем і автоматики ВНТУ. Також результати використовуються під час підготовки магістерських та бакалаврських робіт. Опис продукції Автори роботи Бісікало Олег Володимирович Козачко Олексій Миколайович Кривогубченко Сергій Григорович Кулаков Павло Ігорович Лісовенко Анна Ігорівна Петричко Микола Володимирович Ракитянська Ганна Борисівна Тилець Роман Олексійович Штовба Олена Валеріївна Штовба Сергій Дмитрович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити