Använd denna länk för att citera eller länka till detta dokument:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766
Titel: | Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib |
Författare: | 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. |
Utgivningsdatum: | 21-feb-2018 |
Date of entry: | 19-feb-2018 |
Country (code): | UA |
Supervisor: | Загородна, Наталія Володимирівна |
Committee members: | Боднарчук, Ігор Орестович |
UDC: | 004.491 |
Nyckelord: | 122 комп’ютерні науки |
Sammanfattning: | 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 |
Samling: | 122 — комп’ютерні науки |
Fulltext och övriga filer i denna post:
Fil | Beskrivning | Storlek | Format | |
---|---|---|---|---|
Avtoreferat.docx | 32,45 kB | Microsoft Word XML | Visa/Öppna | |
Avtoreferat.djvu | 59,4 kB | DjVu | Visa/Öppna | |
Avtoreferat.pdf | 276,4 kB | Adobe PDF | Visa/Öppna | |
Avtoreferat__COVER.png | 125,41 kB | image/png | Visa/Öppna |
Materialet i DSpace är upphovsrättsligt skyddat och får ej användas i kommersiellt syfte!
Administrativa verktyg