Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766

Título : Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib
Autor : Стефанів, Андрій Михайлович
Bibliographic description (Ukraine): Стефанів А.М. Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib : автореферат дипломної роботи магістра за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“/ А.М. Стефанів. — Тернопіль: ТНТУ, 2018. — 6 с.
Fecha de publicación : 21-feb-2018
Date of entry: 19-feb-2018
Country (code): UA
Supervisor: Загородна, Наталія Володимирівна
Committee members: Боднарчук, Ігор Орестович
UDC: 004.491
Palabras clave : 122
комп’ютерні науки
Resumen : Дипломна робота присвячена дослідженню методів обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib. Метою роботи є розробка і дослідження нового підходу до визначення фішингових електронних листів на основі обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib. Об’єктом дослідження є процес обробки природної мови через розробку моделі класифікації електронних листів на фішингові та нейтральні. Предметом дослідження є методи обробки природної мови, класифікатори та інформаційна технологія Spark MLlib, які можуть бути запроваджені задля забезпечення максимальної ефективності визначення фішингових електронних листів. Основні результати: досліджено існуючі методи класифікації електронних листів, проведено тестування і визначення оптимальності використання уже існуючих методів, розроблено та досліджено новий підхід у класифікації фішингових електронних листів із використанням комплексної моделі на основі трьох класифікаторів, досліджено коректність роботи даної моделі, порівняно результати із іншими методами.
URI : http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766
Content type: Master Thesis
Aparece en las colecciones: 122 — комп’ютерні науки

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Avtoreferat.docx32,45 kBMicrosoft Word XMLVisualizar/Abrir
Avtoreferat.djvu59,4 kBDjVuVisualizar/Abrir
Avtoreferat.pdf276,4 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Avtoreferat__COVER.png125,41 kBimage/pngVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.

Herramientas de Administrador