| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Усова, В. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-08-13T11:16:36Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-13T11:16:36Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Усова, В. А. Автоматический анализ веб-ресурсов белорусских университетов на основе методов кластеризации и нейросетевых эмбеддингов / В. А. Усова // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 558–559. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65426 | - |
| dc.description.abstract | В работе выполнен автоматический анализ и ранжирование сайтов белорусских университетов методами машинного обучения. На основе данных, собранных парсингом HTML главных страниц, вычислены матрицы сходства по коэффициентам Сёренсена Дайса и косинусному расстоянию TF-IDF. Для группировки проведена кластеризация методами K-Means и иерархическая кластеризация, для визуализации использовался метод главных компонент, для семантического анализа – нейросетевые эмбеддинги. По результатам взвешенной оценки структурных признаков построен финальный рейтинг исследуемых веб ресурсов. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | автоматический анализ | en_US |
| dc.subject | веб-ресурсы | en_US |
| dc.subject | университеты | en_US |
| dc.subject | кластеризация | en_US |
| dc.subject | нейросетевые эмбеддинги | en_US |
| dc.subject | коэффициент Сёренсена-Дайса | en_US |
| dc.subject | TF-IDF | en_US |
| dc.title | Автоматический анализ веб-ресурсов белорусских университетов на основе методов кластеризации и нейросетевых эмбеддингов | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
