Utilize este identificador para referenciar este registo: 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.
Data: 21-Fev-2018
Date of entry: 19-Fev-2018
Country (code): UA
Supervisor: Загородна, Наталія Володимирівна
Committee members: Боднарчук, Ігор Орестович
UDC: 004.491
Palavras-chave: 122
комп’ютерні науки
Resumo: 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 nas colecções:122 — комп’ютерні науки

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
Avtoreferat.docx32,45 kBMicrosoft Word XMLVer/Abrir
Avtoreferat.djvu59,4 kBDjVuVer/Abrir
Avtoreferat.pdf276,4 kBAdobe PDFVer/Abrir
Avtoreferat__COVER.png125,41 kBimage/pngVer/Abrir


Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.

Ferramentas administrativas