Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766

Titre: Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib
Auteur(s): 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.
Date de publication: 21-fév-2018
Date of entry: 19-fév-2018
Country (code): UA
Supervisor: Загородна, Наталія Володимирівна
Committee members: Боднарчук, Ігор Орестович
UDC: 004.491
Mots-clés: 122
комп’ютерні науки
Résumé: 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/URL: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766
Content type: Master Thesis
Collection(s) :122 — комп’ютерні науки

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
Avtoreferat.docx32,45 kBMicrosoft Word XMLVoir/Ouvrir
Avtoreferat.djvu59,4 kBDjVuVoir/Ouvrir
Avtoreferat.pdf276,4 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir
Avtoreferat__COVER.png125,41 kBimage/pngVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.

Outils d'administration