Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23766
| Titolo: | Методи обробки природної мови із використанням інформаційної технології Spark MLlib |
| Autori: | 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-feb-2018 |
| Date of entry: | 19-feb-2018 |
| Country (code): | UA |
| Supervisor: | Загородна, Наталія Володимирівна |
| Committee members: | Боднарчук, Ігор Орестович |
| UDC: | 004.491 |
| Parole chiave: | 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 |
| Content type: | Master Thesis |
| È visualizzato nelle collezioni: | 122 — комп’ютерні науки |
File in questo documento:
| File | Descrizione | Dimensioni | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Avtoreferat.docx | 32,45 kB | Microsoft Word XML | Visualizza/apri | |
| Avtoreferat.djvu | 59,4 kB | DjVu | Visualizza/apri | |
| Avtoreferat.pdf | 276,4 kB | Adobe PDF | Visualizza/apri | |
| Avtoreferat__COVER.png | 125,41 kB | image/png | Visualizza/apri |
Tutti i documenti archiviati in DSpace sono protetti da copyright. Tutti i diritti riservati.
Strumenti di amministrazione