title: Detection of socially significant news in message flow
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Анфиногенов Сергей Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Логачев Михаил Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Logachev Mikhail
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинина Мария Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinina Mariia Аnаtolevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040278
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13638
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной выпускной квалификационной работе рассматривается задача выделения  актуальных и значимых событий из потока сообщений в социальных сетях. Поскольку не  было найдено достаточно надежных методов выделения информации о событиях, то был  предложен способ выделения информации о событиях с помощью кластеризации  сообщений. Для проверки данного метода была разработана система сбора и хранения  сообщений, собраны необходимые данные и проведен анализ эффективности применения  различных методов кластеризации для данной задачи. Было показано, что данный способ  выделения событий может показать неплохие результаты на реальных данных, а также  определен лучший метод кластеризации для данной задачи.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this final qualifying work a problem of detecting important and relevant events in the stream of  messages is considered. As reliable methods were not found for this task, so a new method was  introduced. This method relies on clustering set of messages received from messages stream. To  test this hypothesis a system for gathering and storing messages was developed, necessary  amount of data was collected and comparative analysis of known clustering methods was held. It  was shown, that this method of detecting events can be effective on a real data, and the most  suitable algorithm for this task was determined.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Detection of socially significant news in message flow
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Детектирование общественно значимых новостей в потоке сообщений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: LogachevMikhail_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13638/1/LogachevMikhail_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 335,15 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Logachev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13638/2/reviewSV_Otzyv_Logachev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 39 kB
resources.filename: reviewSV_otziv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13638/3/reviewSV_otziv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,64 MB
resources.filename: reviewSV_stt06428_Anfinogenov_Sergej_Olegovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13638/4/reviewSV_stt06428_Anfinogenov_Sergej_Olegovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 6,44 kB
resources.filename: reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13638/5/reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,51 kB