DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://212.1.86.13:8080/xmlui/handle/123456789/7420| Назва: | Порівняльний аналіз ефективності сучасних методів кластеризації текстових даних |
| Автори: | Клименко, І. В. |
| Ключові слова: | кластеризація текстових даних K-середні DBSCAN тематичне моделювання аналіз настроїв алгоритми глибокого навчання обробка природної мови |
| Дата публікації: | 6-бер-2025 |
| Видавництво: | Університет митної справи та фінансів |
| Бібліографічний опис: | Клименко І. В. Порівняльний аналіз ефективності сучасних методів кластеризації текстових даних : кваліфікаційна робота магістра : 122 «Комп'ютерні науки» / Університет митної справи та фінансів. Дніпро, 2025. 92 с. |
| Короткий огляд (реферат): | У роботі виконано розробку програмного забезпечення для реалізації кластеризаційних алгоритмів та проведення експериментального порівняння їхньої ефективності на реальних текстових наборах. Проведено оцінку якості кластеризації з використанням відповідних метрик, таких як силуетні бали та внутрішньокластерні відстані, а також візуалізацію результатів для глибшого розуміння структури даних. Результати дослідження демонструють, що правильний вибір алгоритму кластеризації, метрики подібності та методу векторизації тексту є ключовими аспектами для досягнення високої точності групування текстових даних. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://212.1.86.13:8080/xmlui/handle/123456789/7420 |
| Розташовується у зібраннях: | Спеціальність: 122 Комп'ютерні науки |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 2025_Klymenko_122_Mag.pdf | 1,16 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.