Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766

Tytuł: Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib
Authors: Стефанів, Андрій Михайлович
Cytat: 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.
Data wydania: 21-lut-2018
Date of entry: 19-lut-2018
Kraj (kod): UA
Promotor: Загородна, Наталія Володимирівна
Członkowie Komitetu: Боднарчук, Ігор Орестович
UDC: 004.491
Słowa kluczowe: 122
комп’ютерні науки
Abstract: 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
Typ zawartości: Master Thesis
Występuje w kolekcjach:122 — комп’ютерні науки

Pliki tej pozycji:
Plik Opis WielkośćFormat 
Avtoreferat.docx32,45 kBMicrosoft Word XMLPrzeglądanie/Otwarcie
Avtoreferat.djvu59,4 kBDjVuPrzeglądanie/Otwarcie
Avtoreferat.pdf276,4 kBAdobe PDFPrzeglądanie/Otwarcie
Avtoreferat__COVER.png125,41 kBimage/pngPrzeglądanie/Otwarcie


Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi

Narzędzia administratora