title: Filtration methods for rental advertisements
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лепихин Тимур Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Марулин Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Marulin Dmitrii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Добрынин Владимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dobrynin Vladimir Iurevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040291
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13641
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе ставится задача определения по описанию объекта недвижимости кем было написано такое объявление, риэлторами или собственниками. Делается предположение что риэлторы и агенты при написании описаний для объектов пользуются особым профессиональным языком, который сложно заметить невооружённым взглядом. Проводится анализ уже существующих решений и способы их улучшения. Для решения такой задачи строятся тематические модели при помощи LDA(Latent Dirichlet Aloocation) и проверяется насколько схожи или различны распределениям слов и тематик могут быть объявления из этих 2-х категорий.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work we set the goal of trying to guess whether the rental advert was writen by realtor or by the owner, using only desciption of said property. We make an assumption that while writing their desriptions of properties realtors and agents use special proffesional language, which can be hard to spot by the naked eye. We make an analysis of exististing solutions to this problem and methods of their improvement. To solve this problem we build topic models using LDA(Latent Dirichlet Aloocation) method and check how similar distributions of words and topics in those two categories can be.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тематическая модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: латентное размещение Дирихле
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аренда недвижимости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: topic model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: latent Dirichlet allocation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: rental property
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Filtration methods for rental advertisements
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы фильтрации объявлений по аренде недвижимости
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_Marulin_Dmitry6.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13641/1/Diplom_Marulin_Dmitry6.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 568,09 kB
resources.filename: reviewSV_2018_bak_PMI_TP_Marulin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13641/2/reviewSV_2018_bak_PMI_TP_Marulin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 426,49 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13641/3/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,07 kB