Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34365
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Жаврук, Р. А. | |
dc.contributor.author | Zhavruk, R. | |
dc.coverage.temporal | 9-10 грудня 2020 року | |
dc.coverage.temporal | 9-10 December 2020 | |
dc.date.accessioned | 2021-03-03T06:56:36Z | - |
dc.date.available | 2021-03-03T06:56:36Z | - |
dc.date.created | 2020-12-09 | |
dc.date.issued | 2020-12-09 | |
dc.identifier.citation | Жаврук Р. А. Проблема аналізу повідомлень з метою виявлення екстремістської інформації в мережі інтернет / Р. А. Жаврук // Матеріали Ⅷ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 9-10 грудня 2020 року. — Т. : ТНТУ, 2020. — С. 35. — (Інформаційні системи та технології). | |
dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34365 | - |
dc.format.extent | 35 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | ТНТУ | |
dc.publisher | TNTU | |
dc.relation.ispartof | Матеріали Ⅷ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2020 | |
dc.title | Проблема аналізу повідомлень з метою виявлення екстремістської інформації в мережі інтернет | |
dc.title.alternative | The problem of analysis of messages for the purpose of detecting extremistic information on the internet | |
dc.type | Conference Abstract | |
dc.rights.holder | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020 | |
dc.coverage.placename | Тернопіль | |
dc.coverage.placename | Ternopil | |
dc.format.pages | 1 | |
dc.subject.udc | 004.912 | |
dc.relation.references | 1. B. O. Bliznyuk, L. V. Vasiliev, I. D. Strelnikov, D. S. Tkachuk. Modern methods of natural language processing. Bulletin of Kharkiv National University named after V. N. Karazin, 2017. | |
dc.relation.references | 2. A.Yu. Perevalova. The use of clustering method for information resource classification. Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, 2013. | |
dc.relation.references | 3. Адуенко А. А., Кузьмин А. А., Стрижов В. В. Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов //Известия Тульского государственного университета. Естественные науки. – 2012. – №. 3. | |
dc.relation.references | 4. Milos Ilic, Petar Spalevic, Mladen Veinovic. Suffix Tree Clustering – Data mining algorithm. Faculty of Technical Science Kosovska Mitrovica, University of Pristina-temporally seated in Kosovska Mitrovica Faculty of Informatics and Computing, Singidunum University, Belgrade, 2014. | |
dc.relation.references | 5. Пархоменко П. А., Григорьев А. А., Астраханцев Н. А. Обзор и экспериментальное сравнение методов кластеризации текстов //Труды Института системного программирования РАН. – 2017. – Т. 29. – №. 2. | |
dc.relation.references | 6. Чугаинов К. В. Методы тематической кластеризации новостных статей //Научно-практические исследования. – 2017. – №. 2. – С. 295-298. | |
dc.relation.references | 7. Han H., Jung H., Eom H., Yeom H.Y. Scatter-Gather-Merge: An Efficient Star-join Query Processing Algorithm for Data-parallel Frameworks. Cluster Computing, 2011. | |
dc.relation.references | 8. Андреев А. М., Березкин Д. В., Козлов И. А. Подход к автоматизированному мониторингу тем на основе обнаружения событий в потоке текстовых документов //Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2017. – Т. 15. – №. 3. – С. 49-60. | |
dc.relation.references | 9. Antropov V. V.. Application of k-means and g-means clustering algorithms in objects recognition. St. Petersburg Mining University, 2017 | |
dc.relation.referencesen | 1. B. O. Bliznyuk, L. V. Vasiliev, I. D. Strelnikov, D. S. Tkachuk. Modern methods of natural language processing. Bulletin of Kharkiv National University named after V. N. Karazin, 2017. | |
dc.relation.referencesen | 2. A.Yu. Perevalova. The use of clustering method for information resource classification. Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, 2013. | |
dc.relation.referencesen | 3. Aduenko A. A., Kuzmin A. A., Strizhov V. V. Vybor priznakov i optimizatsiia metriki pri klasterizatsii kollektsii dokumentov //Izvestiia Tulskoho hosudarstvennoho universiteta. Estestvennye nauki, 2012, №. 3. | |
dc.relation.referencesen | 4. Milos Ilic, Petar Spalevic, Mladen Veinovic. Suffix Tree Clustering – Data mining algorithm. Faculty of Technical Science Kosovska Mitrovica, University of Pristina-temporally seated in Kosovska Mitrovica Faculty of Informatics and Computing, Singidunum University, Belgrade, 2014. | |
dc.relation.referencesen | 5. Parkhomenko P. A., Hrihorev A. A., Astrakhantsev N. A. Obzor i eksperimentalnoe sravnenie metodov klasterizatsii tekstov //Trudy Instituta sistemnoho prohrammirovaniia RAN, 2017, V. 29, №. 2. | |
dc.relation.referencesen | 6. Chuhainov K. V. Metody tematicheskoi klasterizatsii novostnykh statei //Nauchno-prakticheskie issledovaniia, 2017, №. 2, P. 295-298. | |
dc.relation.referencesen | 7. Han H., Jung H., Eom H., Yeom H.Y. Scatter-Gather-Merge: An Efficient Star-join Query Processing Algorithm for Data-parallel Frameworks. Cluster Computing, 2011. | |
dc.relation.referencesen | 8. Andreev A. M., Berezkin D. V., Kozlov I. A. Podkhod k avtomatizirovannomu monitorinhu tem na osnove obnaruzheniia sobytii v potoke tekstovykh dokumentov //Informatsionno-izmeritelnye i upravliaiushchie sistemy, 2017, V. 15, №. 3, P. 49-60. | |
dc.relation.referencesen | 9. Antropov V. V.. Application of k-means and g-means clustering algorithms in objects recognition. St. Petersburg Mining University, 2017 | |
dc.identifier.citationen | Zhavruk R. (2020) Problema analizu povidomlen z metoiu vyiavlennia ekstremistskoi informatsii v merezhi internet [The problem of analysis of messages for the purpose of detecting extremistic information on the internet]. Materialy Ⅷ naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Informatsiini modeli, systemy ta tekhnolohii" (Tern., 9-10 December 2020), pp. 35 [in Ukrainian]. | |
dc.contributor.affiliation | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя | |
dc.citation.journalTitle | Матеріали Ⅷ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ | |
dc.citation.spage | 35 | |
dc.citation.epage | 35 | |
dc.citation.conference | Ⅷ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ | |
Розташовується у зібраннях: | VIII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2020) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
VIII_NTK_2020_Zhavruk_R-The_problem_of_analysis_of_messages_35.pdf | 280,74 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
VIII_NTK_2020_Zhavruk_R-The_problem_of_analysis_of_messages_35.djvu | 20,41 kB | DjVu | Переглянути/відкрити | |
VIII_NTK_2020_Zhavruk_R-The_problem_of_analysis_of_messages_35__COVER.png | 466,15 kB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.