Разработка нейросетевого классификатора электронной почты, ВКР по прикладной информатике в экономике
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Разработка корпоративной вычислительной сети с использованием технологии VPN, диплом по сетям8 400 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации10 800 ₽
Разработка информационной системы инвентаризации оборудования4 800 ₽7 599 ₽
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам7 776 ₽Описание
Работа написана и представлена в 2018 году.
В нашем мире растущий объём информации в электронном виде так или иначе нуждается в классификации для оптимального хранения и обработки. Ручной анализ при таком объеме текстов станет мега затратным как по финансам, так и по человеко-часам. Данную проблему может решить компьютерная авто классификация, в рамках которой компьютерные комплексы справляются с большими объемами данных.
В проекте решается задача разработки ИС для автоматического разделения электронных документов. Система является неким веб-порталом для разделения документов.
Сама ВКР имеет 3 части. В первой описаны методы и алгоритмы классификации и выполнена постановка задачи на создание ИС для автоматического разделения электронных документов, а также выбраны средства разработки.
Вторая глава описывает интерфейс системы, ее структуру, в том числе созданную БД. Тут также проводится проверка новой системы и сравнение применяемых методик, а именно метода ближних соседей, его улучшенного варианта и совокупного метода ближних соседей.
Третья глава включает ЖЦ классификатора и рассчитывает цену разработки.
Разделение текстов — сортировка документов по некоторым категориям — одна их подобных задач.
Методы разделения текстовых документов основаны на стыке пары областей — машинного обучения и поиска данных. Совокупная часть этих областей —методы представления документов и оценка уровня разделения текстов, а различия только в вариантах конкретного поиска.
Главными областями использования классификации текстов становятся: фильтрация спама; разделение новостей; авторская проверка.
Объекты классификации — гипертекстовые и текстовые документы и их части — слабо структурированы различными данными. Многие алгоритмов разделения работают с формальным описанием объектов в рамках векторной модели конкретного документа [1]. В этой модели сам документ выражен вектором, а конкретная длина п, где п — сумма признаков, а г-я компонента вектора отражает вес г-го признака. Для внедрения модели представления важно изначально определить признаковое пространство, а также найти алгоритм подсчета весов. Число выбранной модели представления при конкретном алгоритме разделения и определенным эталонном тестовом наборе документов оценивают по некоторым параметрам:
Уровень разделения: базовый критерий (зависит также от алгоритма разделения);
Размер признакового пространства: при единой последовательности лучшее признаковое пространство меньшей размерности;
Размер итоговой модели разделения: при неизменной точности лучше компактные модели;
Длительность обучения и классификации: особый критерий, который зависит от описанных выше;
Понимание морфологии языка: данный показатель связан в описанными выше, в частности, понимание морфологии приводит к наиболее точным и компактным моделям разделения.
Самым явным вариантов создания признакового пространства становится методика ключевых слов [1, 2]. Признаками в данном методе станут лексемы, входящие в документы, а размерность пространства признаков будет равной размерности словаря. Но такой метод, к примеру, включает морфологию языка, а также некоторые связи между словами. Поддержку морфологии обычно реализуют при помощи стемминга [2], базирующегося на приведении слов к их исходной словоформе. Но в этом случае для любого языка требуется морфологический анализатор, что приводит к повышенной вычислительной нагрузке, а также рождает задачу нахождения языка документа в случае его отсутствия, и важно понимать, что для части языков создание морфологического анализатора очень непростая задача.
В данной ВКР создана ИС, которая помогает классифицировать электронные документы с применением 3 методов классификации; методики ближнего соседа, его обновленного варианта и совокупного метода ближайших соседей.
Сам проекта помимо пояснительной записки содержит программу на PHP и СУБД MySQL.
Характеристики
Файлы схем | да |
Год | 2018 |
Программа с исходниками | да, php |
Когда я впервые задумался о заказе дипломной работы по прикладной информатике в экономике, сомнения буквально разрывали меня. Казалось, что доверять такой важный проект посторонним людям — огромный риск. Но сроки поджимали, и я всё же решился. И знаете что? Ни капли не пожалел!
С самого начала меня приятно удивило, что администрация компании всегда быстро отвечает на письма и стремится решить любые вопросы. Любая моя просьба или уточнение не оставались без внимания, а это очень важно, когда работаешь над дипломом.
Сама работа была выполнена на высоком уровне: преподаватель похвалил структуру, содержание и оформление. А когда руководитель проекта указал на несколько замечаний, их оперативно исправили без каких-либо доплат! Более того, в комплекте уже шли презентация и доклад, что сэкономило мне кучу времени и нервов.
Отдельно отмечу, что в программе (а у меня была часть, связанная с проектированием информационных систем) код был хорошо прокомментирован — я смог разобраться в логике и даже доработать кое-что самостоятельно.
Если вам, как и мне когда-то, страшно заказывать диплом — не переживайте. Здесь действительно работают профессионалы, которые помогут вам защититься на отлично!
Обратился за помощью в написании дипломной работы по проектированию ЛВС. Специалиста подобрали быстро, грамотного, что называется "в теме". Работа над дипломом шла быстро, моментом и без доплаты вносились все поправки куратора. оформление выполнено по правилам моего ВУЗа. Понравилось что за презентацию и доклад не потребовали платы. Защита прошла на отлично еще и преподаватель похвалил.
Спасибо за квалифицированную помощь в написании дипломной работы. очень быстро менеджер подобрал мне специалиста по теме, реально владеющего материалом. Работа писалась в хорошем темпе, по срокам укладывались, к тому же все замечания и поправки вносились очень оперативно. Благодарю за помощь в правильном оформлении и бесплатные презентацию и доклад. Защита на отлично!
Заказывал дипломную работу по защите информации. Меня приятно удивило, что администрация всегда готова помочь и оперативно отвечает на запросы. Сама работа оказалась на высоком уровне, успешно прошла проверку на антиплагиат, а мой научный руководитель остался удовлетворен результатом. Кроме того, мне бесплатно подготовили рецензию. Рекомендую.
Хочу поблагодарить компанию за помощь и индивидуальный подход к каждому клиенту. Писала дипломную работу по защите информации, не укладывалось по времени, обратилась сюда по совету сокурсников. Здесь мне помогли составить план работы, также помогли найти необходимую литературу, значительно повысили уникальность текста, бесплатно написали рецензию. Преподаватель даже похвалил!
