Отрывок: wikipedia.org/wiki/Диаграмма_деятельности (дата обращения 19.05.2021). 17 DB Browser for SQLite [Электронный ресурс]. – URL: https://sqlitebrowser.org/about/ (дата обращения 19.05.2021). 18 Пользовательский интерфейс [Электронный ресурс]. – URL: https://www.internet-technologies.ru/articles/newbie/polzovatelskiy-interfeys.html (дата обращения 17.05.2021). 19 Основы пользовательского интерфейса [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.bmstu.wiki/Интерфейс_пользователя (дата о...
Название : | Автоматизированная система обнаружения поддельных новостей в открытых источниках данных |
Авторы/Редакторы : | Калинин А. А. Столбова А. А. Соловьева Я. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Калинин, А. А. Автоматизированная система обнаружения поддельных новостей в открытых источниках данных : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата). - Текст : электронный / А. А. Калинин ; рук. работы А. А. Столбова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2021. - 1 файл (1,94 Мб) |
Аннотация : | Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяразработка автоматизированной информационной системы обнаруженияподдельных новостей в открытых источниках данных, позволяющейклассифицировать новостные события на правдивые и ложные.В процессе разработки системы был разработан информационно-логический проект системы по методологии UML, алгоритмыфункционирования системы. Автоматизированная система обнаруженияподдельных новостей в открытых источниках данных «Классификаторновостей» разработана на языке программирования Python в среде PyCharm сиспользованием библиотеки машинного обучения Scikit-learn. Для работы сбазой данных использовалась СУБД SQLite3 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20211001133833 |
Ключевые слова: | автоматизированные системы анализ новостных событий классификация открытые источники данных пассивно-агрессивный алгоритм поддельные новости |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Калинин_Александр_Александрович_Автоматизированная_система_обнаружения_поддельных.pdf | 1.98 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.