Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31427
Title: Система предиктивного анализа для классификации документов текстовых коллекций
Authors: Калоша, А. Л.
Медунецкий, М. А.
Хоронеко, М. П.
Keywords: материалы конференций;Big Data аналитика;TensorFlow;CUDA;машинное обучение;нейронные сети
Issue Date: 2018
Publisher: БГУИР
Citation: Калоша, А. Л. Система предиктивного анализа для классификации документов текстовых коллекций / А. Л. Калоша, М. А. Медунецкий, М. П. Хоронеко // BIG DATA Advanced Analytics: collection of materials of the fourth international scientific and practical conference, Minsk, Belarus, May 3 – 4, 2018 / editorial board: М. Batura [etc.]. – Minsk, BSUIR, 2018. – Р. 467 – 468.
Abstract: Цель данной работы заключается в создании системы предиктивного анализа для классификации документов текстовых коллекций, например, публикаций. Классификация производится с использованием нейронной сети по набору метрик, описывающих качество публикаций. В настоящей работе в качестве набора метрик используется количество просмотров, лайков и репостов.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31427
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics. Использование BIG DATA для оптимизации бизнеса и информационных технологий (2018)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kalosha_Sistema.PDF490.65 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.