Search academic texts

Information × Registration Number 2119U007135, Article popup.category Бакалаврська робота Title Методика виявлення потенційно небезпечних повідомлень у соціальних мережах (AI translated) popup.author Пастущак Даніель ВасильовичPastushchak Daniel Vasylovych popup.publication 01-06-2019 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31318 popup.publisher Київ Description Робота обсягом 62 сторінок містить 9 ілюстрацій, 5 таблиць, 1 додаток та 32 літературних посилань. Метою даної кваліфікаційної роботи є розробка методики виявлення потенційно небезпечних повідомлень у соціальних мережах на прикладі розробки класифікатора повідомлень у соціальній мережі Twitter за терористичним змістом. Об’єктом дослідження є повідомлення у соціальній мережі Twitter. Предметом дослідження є зміст повідомлень у соціальній мережі Twitter. Результати роботи викладені у вигляді таблиці та ілюстрацій, що демонструють правильність вибору методів виділення суттєвих ознак, а також прикладу класифікації повідомлень. Результати роботи можуть бути використані для подальшої розробки системи пошуку терористичних повідомлень у соціальних мережах, або бути перекваліфікованими для пошуку повідомлень іншого характеру, наприклад, кібербулінгу. The work includes 62 pages, 9 illustrations, 5 tables, 1 appendix and 32 literary references. The purpose of this qualification work is to develop a methodology for detecting potentially undesirable messages in social networks by example of developing a classifier of messages in the social network Twitter for terroristic content. The object of the research is a dataset of messages in the social network Twitter. The subject of the study is the content of messages in the social network Twitter. The results of the work are presented in the form of a table and illustrations, which demonstrate the correctness of the choice of methods for feature extraction, as well as an example classification of messages. The results of the work can be used for further development of a system for detection of terroristic messages in social networks, or be re-qualified to detect messages of a different nature, such as cyber-bulling. popup.nrat_date 2025-11-05 Close