title: Neural network technologies and mathematical statistics methods for forecasting ratings of animated works
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пашкевич Василий Эрикович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Paskevic Vasilij Erikovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Топпер Алина Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Topper Alina Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Сергеев Сергей Львович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Sergeev Sergej Lvovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 089228
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46509
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Цель работы - разработать программное решение для прогнозирования рейтингов аниме, используя методы математической статистики и нейронных сетей.
  
  Методы исследования включают теоретический анализ, структурирование данных, применение методов глубокого обучения и математической статистики.
  
  Результаты работы включают обзор методов машинного обучения и нейронных сетей, проведение анализа данных и сравнение моделей глубокого обучения, а также разработку и реализацию математической модели на языке программирования Java и мобильного приложения для прогнозирования рейтингов. Основным достижением является создание математической модели, решающей поставленную задачу, с помощью выведенных параметров и работы многослойного перцептрона (MLP), обеспечивающего высокую точность прогнозирования.
  
  Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанного программного обеспечения для создателей аниме и команд, занимающихся локализацией контента. Модель может быть адаптирована для прогнозирования рейтингов в других областях.
  
  В ходе работы проведен обзор предметной области и подходов глубокого обучения, разработана и реализована математическая модель, разработана программа для создания и анализа наборов данных, проведен анализ данных и значимости признаков, создано Android приложение для прогнозирования рейтингов. Модель показала хорошие результаты, и предложенная формула может быть расширена на большее количество параметров.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The objective of this work is to develop a software solution for predicting anime ratings using methods of mathematical statistics and neural networks.
  
  The research methods include theoretical analysis, data structuring, the application of deep learning methods, and mathematical statistics.
  
  The results of the work encompass a review of machine learning and neural network methods, data analysis and model comparison, as well as the development and implementation of a mathematical model in the Java programming language and a mobile application for rating prediction. The main achievement is the creation of a mathematical model that addresses the set task using derived parameters and the operation of a multilayer perceptron (MLP), ensuring high prediction accuracy.
  
  The practical significance of the work lies in the potential use of the developed software by anime creators and teams involved in content localization. The model can be adapted for rating prediction in other fields.
  
  During the course of the work, an overview of the subject area and deep learning approaches was conducted, a mathematical model was developed and implemented, a program for creating and analyzing data sets was developed, data and feature significance analysis was performed, and an Android application for rating prediction was created. The model demonstrated good results, and the proposed formula can be expanded to include more parameters.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прогнозирование успеха аниме
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: извлечение данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многослойный перцептрон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: методы математической статистики
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Predicting anime success
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multilayer perceptron
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: methods of mathematical statistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network technologies and mathematical statistics methods for forecasting ratings of animated works
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевые технологии и методы математической статистики для прогнозирования рейтингов анимационных произведений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr_topper.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46509/2/vkr_topper.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,83 MB
resources.filename: reviewSV_st089228_Topper_Alina_Mihajlovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46509/3/reviewSV_st089228_Topper_Alina_Mihajlovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,2 kB