title: Neural network approaches to companies marketing strategy problems identifying based on analysis of users discussions in social networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кононов Ярослав Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kononov Aroslav Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Миронов Андрей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mironov Andrej Aleksandrovic
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: 2021-08-07T09:10:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:10:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040293
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32205
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассмотрены методы аспектно-ориентированного анализа тональности в разрезе их применения к рещению задачи выявления проблем в маркетинговых стратегиях компаний на основе анализа пользовательских дискуссий в социальных сетях. Предложен механизм, основанный на методах машинного обучения, позволяющий производить анализ настроений пользователя и выявлять преимущества и недостатки тех или иных продуктов, находящихся на рынке на основе высказываний пользователей о них.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper considers the methods of aspect-based sentiment analysis in the context of their application to solving the problem of identifying issues in the marketing strategies of companies based on the analysis of user discussions on social networks. A mechanism based on machine learning methods is proposed, which allows analyzing user sentiments and identifying the advantages and disadvantages of certain products on the market based on what users say about them.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ социальных сетей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественных языков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ маркетинговых стратегий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social media analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aspect based sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network approaches to companies marketing strategy problems identifying based on analysis of users discussions in social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевые подходы выявления проблем маркетинговой стратегии компаний на основе анализа пользовательских дискуссий в социальных сетях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Mironov_A_A_Final_Qualification_Paper.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32205/1/Mironov_A_A_Final_Qualification_Paper.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 392,04 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Mironov_A.A.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32205/2/reviewSV_Otzyv_Mironov_A.A.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 76,31 kB