このアイテムの引用には次の識別子を使用してください: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766

タイトル: Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib
著者: 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.
発行日: 21-2月-2018
Date of entry: 19-2月-2018
Country (code): UA
Supervisor: Загородна, Наталія Володимирівна
Committee members: Боднарчук, Ігор Орестович
UDC: 004.491
キーワード: 122
комп’ютерні науки
抄録: 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
出現コレクション:122 — комп’ютерні науки

このアイテムのファイル:
ファイル 記述 サイズフォーマット 
Avtoreferat.docx32,45 kBMicrosoft Word XML見る/開く
Avtoreferat.djvu59,4 kBDjVu見る/開く
Avtoreferat.pdf276,4 kBAdobe PDF見る/開く
Avtoreferat__COVER.png125,41 kBimage/png見る/開く


このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。

管理ツール