Полное описание

Барзолевская, А. Ф. Сравнение алгоритмов машинного обучения классификации интернет-публикаций / А. Ф. Барзолевская, Д. А. Кондрашкин, В. Е. Самойлов, А. В. Царегородцев. - Текст : непосредственный // Соврем. наука: актуал. проблемы теории и практики. Сер. Естеств. и техн. науки : научно-практический журнал. - 2021. - N 1. - С. 58-63. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2223-2966.
(Шифр в БД У4175/2021/1)

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8

Рубрики:
Машинное обучение
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): классификация публикаций пользователей сети интернет -- социальные сети -- классификация веб-страниц -- анализ данных -- случайный лес -- нейронные сети -- снижение размерности -- adaboost
Аннотация: Интернет представляет собой один из крупнейших источников информации в мире. Можно сказать, что любая тема, на которую мы размышляем, может быть найдена в сети. Информация в Интернете представлена в разных формах и типах, например, в текстовых документах, картинках и видео. Однако, сбор полезной информации без помощи некоторых веб-утилит является очень непростой задачей. В этом деле помогает веб-майнинг: данный метод предоставляет инструменты, облегчающие извлечение необходимых данных из интернет-ресурсов. Многие исследования сфокусированы на проблеме высокоточной классификации веб-страниц. В данном исследовании проводится оценка некоторых алгоритмов контролируемого обучения для выявления категорий среди публикаций в социальных сетях. В процессе исследования, для сравнения эффективности решения задач классификации публикаций пользователей социальных сетей, использованы следующие алгоритмы машинного обучения: случайный лес, нейронная сеть, снижение размерности, AdaBoost.
Доп. точки доступа:
Кондрашкин, Д.А.
Самойлов, В.Е.
Царегородцев, А.В.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽