Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Разработка нейросетевого классификатора электронной почты, ВКР по прикладной информатике в экономике

-55%
 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"

Заказать демо-версию:
Email
Отправляя эту форму, я принимаюусловия конфиденциальности.
Скачать план работы в формате PDF
Работа написана и представлена в 2018 году. В нашем мире растущий объём информации в электронном виде так или иначе нуждается в классифика...ленного варианта и совокупного метода ближайших соседей. Сам проекта помимо пояснительной записки содержит программу на PHP и СУБД MySQL.
минус 55% на все работы
До конца акции осталось:
Файлы схем:
да
Год:
2018
Программа с исходниками:
да, php
Наши гарантии
Покупается впервые!
Все непокупавшиеся работы
Дополнительные услуги:
Готова к отправке
Артикул: 92145
10 800
4 860
Экономия - 5 940
Нужна уникальная работа с гарантией? напишите нам!
В избранное К сравнению
Описание
Характеристики
Отзывы (699)

Описание

Не нашли подходящую работу?Оцените стоимость ее написания!

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
9 октября 2025 13:22

Я в полном восторге! Заказала здесь диплом по психологии (тема была очень узкая, связанная с тревожностью у студентов) для МУ им. Витте. Сомневалась до последнего. Автор сработал блестяще! Не просто собрал теорию, а грамотно составил программу эмпирического исследования, предложил релевантные методики. Работа была глубокой и действительно научной. При защите комиссия отметила практическую значимость и качественный анализ данных. Рекомендую всем студентам-психологам, кто хочет сэкономить нервы и время!

8 октября 2025 07:39

Обратился в компанию для разработки выпускной квалификационной работы по бизнес-информатике. ВУЗ — МИРЭА, тема касалась анализа ИТ-инфраструктуры и предложений по ее оптимизации. Работу выполнили в оговоренные сроки. Текст был структурирован, содержал не только теоретическую часть, но и грамотно проработанный аналитический раздел с расчетами. Все требования вуза (включая оформление) были соблюдены. Внес пару правок по практической главе — исполнитель отреагировал оперативно. Работа защищена на хорошо. В целом, услуга соответствует заявленной стоимости. Рекомендую.

6 октября 2025 14:42

Работа была сложная, на стыке нескольких областей. Требовалось не просто описать технологию, а спроектировать архитектуру решения и разработать план его внедрения с расчетом экономической эффективности. Меня привлекло то, что со мной работал не один автор, а команда (куратор, технический специалист по блокчейну и экономист). Результат превзошел ожидания: был предоставлен детальный технический проект, написанный с использованием профессиональной нотации (UML), проведен SWOT-анализ внедрения и рассчитан срок окупаемости. Для защиты подготовили яркую презентацию и тезисы. Работа получила высокую оценку за комплексный подход.

6 октября 2025 04:19

Тема про аудит безопасности. Всё четко, по делу, без воды. Спасибо.

6 октября 2025 03:49

Сроки поджимали, до защиты оставалось меньше месяца. Обратился сюда как в последнюю инстанцию. Менеджер сразу предупредил о возможной доплате за срочность, но подключил самого опытного автора по 1С. Коммуникация была на высоте: автор выходил на связь в любое время суток, согласовывал каждый раздел. Работа была выполнена за 3 недели. Она включала не только теорию по ERP-системам, но и детальное описание конфигурации под конкретный бизнес-кейс, что было ключевым требованием в «Синергии». Несмотря на спешку, оформление было идеальным. Сдал без проблем, спасибо за ответственность.

Все отзывы
С этим товаром также покупают
Рекомендуем посмотреть
0Избранное
товар в избранных
0Сравнение
товар в сравнении
0Просмотренные
0Корзина
товар в корзине
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.