Denne identifikatoren kan du bruke til å sitere eller lenke til denne innførselen: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766

Tittel: Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib
Authors: 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.
Utgivelsesdato: 21-feb-2018
Date of entry: 19-feb-2018
Country (code): UA
Supervisor: Загородна, Наталія Володимирівна
Committee members: Боднарчук, Ігор Орестович
UDC: 004.491
Emneord: 122
комп’ютерні науки
Abstrakt: 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
Vises i samlingene:122 — комп’ютерні науки

Tilhørende filer:
Fil Beskrivelse StørrelseFormat 
Avtoreferat.docx32,45 kBMicrosoft Word XMLVis/Åpne
Avtoreferat.djvu59,4 kBDjVuVis/Åpne
Avtoreferat.pdf276,4 kBAdobe PDFVis/Åpne
Avtoreferat__COVER.png125,41 kBimage/pngVis/Åpne


Alle innførsler i DSpace er beskyttet av copyright

Administrasjonsverktøy