title: Tag recommendation system for publishing posts on the Pikabu portal
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кузнецов Андрей Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kuznecov Andrej Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Оглоблина Алена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ogloblina Alena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Andrianov Sergej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:48:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:48:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054636
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39645
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящее время популярные пользовательские сообщества ежедневно публикуют миллионы пользовательских текстов. Ускорить процесс публикации возможно с помощью рекомендательной системы тегов, которая, проанализировав введенную информацию и публикации на портале, предложит пользователю список тегов, подходящих для его текста. Модель классификации пользовательских текстовых документов может использоваться для распределения данных по категориям, которые позволяют строить рекомендательные системы. В статье описан процесс создания такой системы, основанной на результате мультилейбл классификации статей Пикабу по пользовательским тегам.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: At present, millions of user texts are published daily by popular user communities. It is possible to speed up the publication process with the help of a tag recommendation system, which, after analyzing the information entered and publications on the portal, will offer the user a list of tags suitable for his text. The classification model for custom text documents can be used to classify data into categories that allow building recommender systems. The article describes the process of creating such a system based on the result of the multi-label classification of Pikabu articles by custom tags.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классфикация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: преобразование текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommender system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text transformation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Tag recommendation system for publishing posts on the Pikabu portal
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Система рекомендации тегов для публикации постов на портале Пикабу
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Dissertation.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39645/2/Dissertation.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 859,91 kB