title: Application of machine learning methods in the problem of aggregating news articles
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Матросов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Matrosov Aleksandr Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Цимбалов Андрей Евгеньевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Cimbalov Andrej Evgenevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062257
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32393
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная выпускная квалификационная работа посвящена изучению методов автоматической агрегации новостных статей на заранее заданные категории.   Большинство новостных агрегаторов для разделения статей по темам либо используют ручной подход, либо ориентируются на то, к какой теме принадлежит новость в оригинальном источнике. Актуальность работы заключается в исследовании методов автоматического разделения коллекции новостей на заранее заданные тематики. Это поможет автоматизировать новостные агрегаторы и позволит им пользоваться новостными ресурсами без предварительной разметки. Целью работы является сравнение методов машинного обучения в задаче классификации и векторизации новостных статей. Также в ходе исследования была проведена оценка влияния различных векторизаторов на точность классификации документов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This final qualifying work is devoted to the study of methods for automatic aggregation of news articles into predefined categories. Most news aggregators either use a manual approach to categorize articles by topic or rely on which topic the news item belongs to in the original source. The relevance of the work lies in the study of methods for automatic division of a news collection into predetermined topics. This will help automate news aggregators and allow them to use news resources without prior markup. The aim of the work is to compare machine learning methods in the problem of classification and vectorization of news articles. Also, in the course of the study, the impact of various vectorizers on the accuracy of document classification was assessed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: новостная агрегация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: векторизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сравнение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: news aggregation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: vectorization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: comparison
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of machine learning methods in the problem of aggregating news articles
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов машинного обучения в задаче агрегации новостных статей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Cimbalov_AE___Primenenie_metodov_masinnogo_obucenia_v_zadace_agregacii_novostnyh_statej.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32393/1/Cimbalov_AE___Primenenie_metodov_masinnogo_obucenia_v_zadace_agregacii_novostnyh_statej.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,01 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Cimbalov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32393/2/reviewSV_Otzyv_Cimbalov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 214,2 kB