title: Methods of topic modelling of ad hoc discussions in social networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Тарасов Никита Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tarasov Nikita Andreevic
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: 2021-03-24T15:08:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 050011
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26029
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы стала разработка методов тематического моделирования крупных пользовательских ad-hoc дискуссий в социальных сетях, позволяющие с учетом специфики анализа коротких текстов автоматически выявлять темы, которые затрагивают пользователи в своих сообщениях. Применение подобных моделей позволяет как уменьшать размерность данных , так и выделять основные идеи, аргументы и мнения. 
  В рамках данной работы был проведен сравнительный анализ различных моделей тематического моделирования. Были рассмотрены как модели специализированные для анализа коротких текстов, так и модели с доказанной эффективностью для различных типов данных. В результате был разработан программный комплекс для тематического моделирования крупных пользовательских ad-hoc дискуссий в социальных сетях, основанный на использовании методов тематического моделирования LDA, BTM , WNTM, проведен сравнительный анализ данных методов на 3 реальных ad-hoc дискуссиях в социальной сети Twitter.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The goal of this work was to develop methods of topic modeling for large user ad-hoc discussions in social networks, allowing, with accordance for the specificity of the analysis of short texts, to automatically identify user topics in messages. The use of such models allows both to reduce the dimensionality of data, and to highlight the main ideas, arguments and opinions.
  In this work, a comparative analysis of various topic models was carried out.  Models specialized for analyzing short texts and models with proven efficiency for various types of data were considered. As a result, a software package was developed for topic modeling of large user ad-hoc discussions in social networks based on the use of  LDA, BTM, WNTM algorithms, a comparative analysis of these methods was carried out on 3 real ad-hoc discussions on the Twitter social network.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Короткие тексты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Тематическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Анализ контента
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Ad-hoc дискуссии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Short Texts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Topic Model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Content Analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Ad-hoc discussions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods of topic modelling of ad hoc discussions in social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы тематического моделирования ad-hoc дискуссий в социальных сетях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26029/1/thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 610,76 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Tarasov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26029/2/reviewSV_Otzyv_Tarasov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 196,25 kB