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"
Методика обеспечения защиты информации WEB-сервера от XSS атак на основе многокритериального выбора, ВКР безопасность информационных систем11 880 ₽
Разработка методики выбора средств защиты платёжных карт, ВКР защита информации 11 400 ₽
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам7 776 ₽
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации10 680 ₽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 |
Заказал диплом по программированию – и он оказался просто идеальным! Преподаватель похвалил чистый код с подробными комментариями, а антиплагиат был выше 90%. Ещё и презентацию с докладом сделали в подарок – просто сказка!
Заказал диплом по проектированию ЛВС – работа просто огонь! Преподаватель был в восторге, а антиплагиат показал 90%. Ещё и презентацию с докладом включили бесплатно – мечта, а не компания!
Дипломная по прикладной информатике в экономике выполнена на отлично: использовали актуальные технологии, а все правки вносили быстро и без лишних оплат. Администрация всегда на связи – приятно работать с надёжными людьми.
Очень переживал за диплом по защите информации, но компания превзошла ожидания! Работа прошла проверку с первого раза, а бесплатная рецензия стала приятным бонусом. Спасибо за поддержку и чуткость!
Очень качественная дипломная работа по прикладной информатике в экономике. Код был хорошо прокомментирован, разобрался без проблем. Администрация всегда оперативно решала вопросы – приятно иметь дело с профессионалами.
