Реєстраційний номер
0220U001092,
0117U000575
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Ідентифікація прихованих залежностей в онлайнових соціальних мережах на основі методів нечіткої логіки та комп'ютерної лінгвістики
Назва етапу роботи
Керівник роботи
Штовба Сергій Дмитрович,
Дата реєстрації
23-01-2020
Організація виконавець
Вінницький національний технічний університет
Опис етапу
Об'єкт дослідження - інформаційні процеси в 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, машинне навчання, комп'ютерна лінгвістика. Розроблено метод визначення індикаторних характеристик профіля учасників соціальних мереж, який дозволяє отримати 2 нові ознаки: 1) реакцію користувача на автоматично створені діалоги; 2) лінгвістичний портрет користувача на основі графу синтаксичного розбору його текстів Розроблено метод класифікації учасників соціальної мережі на основі частоти потрапляння ключових слів в корпус наперед розмічених та категоризованих текстів з подальшим проріджуванням класів та агрегуванням належностей за різними ключовими словами. Розроблено метод кластеризації предметних областей інформації соціальної мережі на основі переході від опису ключовими словами у словниково-вільному стилі, до базисних ключових слів та визначення лексичних онтологій тексту з врахуванням аналізу асоціативних зв'язків між його словоформами. Для виділення ключових слів запропоновано стійкий до інформаційного шуму метод виявлення ключових слів, відмінність якого у корегуванні складу значущих лексем на основі врахування синтаксичних зв'язків у реченнях. Розроблено метод формалізації функціонування соціальної мережі на основі принципів логіко-алгоритмічного опису та ройового інтелекту, який враховує як індивідуальні алгоритми діяльності акторів, так і колективні механізми прийняття рішень в мережі. Розроблено двоетапний метод прогнозування реакції учасників на нову інформацію за допомогою нечітких баз знань. На першому етапі на основі аномальні за популярністю повідомлення. На другому етапі для ординарних повідомлень прогнозується кількість отриманих коментарів. Результати дослідження використовуються в лекційних курсах факультету комп'ютерних систем і автоматики ВНТУ. Також результати використовуються у розробках НВП "Спільна справа", м. Вінниця для автоматичного виділення ключових слів з текстових документів.
Опис продукції
Cтворено інформаційну технологію ідентифікації прихованих залежностей в онлайнових соціальних мережах на основі поєднання методів нечіткої логіки і комп'ютерної лінгвістики з підходами до забезпечення надійного функціонування алгоритмічних процесів в умовах невизначеності.
Автори роботи
Бісікало Олег Володимирович
Козачко Олексій Миколайович
Кривогубченко Сергій Григорович
Кулаков Павло Ігорович
Лісовенко Анна Ігорівна
Мазуренко Віктор Володимирович
Петричко Микола Володимирович
Ракитянська Ганна Борисівна
Тилець Роман Олексійович
Штовба Олена Валеріївна
Штовба Сергій Дмитрович
Яхимович Олександр Вікторович
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-02
