title: Development of software for mining and analysing unstructured information by electronic trading auctions
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Зверьков Вадим Геннадьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Веревкина Елена Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Verevkina Elena
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Григорьев Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grigorev Dmitrii Аlekseevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031576
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10871
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа посвящена созданию программной системы, осуществляющей сбор и анализ информации о лотах, продаваемых на электронных торгах по реализации имущества банкротов. Функционал реализованной программной системы включает в себя прогнозирование на основе модели множественной линейной регрессии итоговой цены еще не реализованных лотов, а также возможность получения статистики результатов торгов по уже реализованным лотам. В работе описаны методы извлечения неструктурированной информации о лотах из документов форматов: doc, docx, pdf. Реализованы и оценены различные модели линейной регрессии, а также различные способы кодирования категориальных признаков. Создана площадка для проведения экспериментов, основанная на информации об уже завершившихся торгах. Серия экспериментов помогает выявить оптимальную стратегию ведения торгов. Аналитические и статистические данные, предоставляемые программной системой, помогают пользователю увеличить шансы на победу.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The Bachelor’s Thesis discusses the issue to create a software to collect and analyse information on lots are sold on auctions of the bankruptcy estate. A product's functionality includes a forecasting model to predict of future prices based on multiple linear regression, and an possibility of obtaining statistics on traded lots. It is spoken in details description of the methods of mining unstructured information from documents in different formats doc, docx, pdf. Different models of linear regression and different ways to code categorical variables was implemented and assessed. A platform for experiments was created, it based on information on traded lots. A series of experiments help to identify an optimal trading strategy. Analytical and statistical data that are provided by software help users to increase the chances to win.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: неструктурированные данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электронные аукционы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: имущество банкротов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: unstructured information
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: electronic trading auctions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bankruptcy estate
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of software for mining and analysing unstructured information by electronic trading auctions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка программной системы извлечения и анализа неструктурированной информации по электронным торгам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VerevkinaEB_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10871/1/VerevkinaEB_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,1 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_Verevkina.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10871/2/reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_Verevkina.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 16,77 kB
resources.filename: reviewSV_Verevkina_recenziya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10871/3/reviewSV_Verevkina_recenziya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 352,41 kB
resources.filename: reviewSV_st008045_Grigorev_Dmitrij_Alekseevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10871/4/reviewSV_st008045_Grigorev_Dmitrij_Alekseevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,44 kB