Семантичний аналіз економічних новин для прогнозування розвитку економіки на основі технологій обробки великих даних

dc.contributor.advisorКовалюк Тетяна Володимирівна
dc.contributor.authorКравцов Андрій Олександрович
dc.date.accessioned2023-07-18T09:16:04Z
dc.date.available2023-07-18T09:16:04Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractВ результаті дослідження було розроблено програмне забезпечення семантичного аналізу економічних новин для прогнозування розвитку економіки на основі технологій обробки великих даних. Виконані наступні завдання дослідження : проведено аналіз існуючих рішень та огляд предметної області. описана методологія семантичного аналізу тексту, передбачення часових рядів та моделі прогнозування ARIMA та SARIMA, розроблено програмне забезпечення семантичного аналізу економічних новин для прогнозування розвитку економіки на основі технологій обробки великих даних. Для розробки ПЗ була використана мова програмування Python. Були використані моделі передбачення часових рядів з екзогенними змінними ARIMA та SARIMAX. Ключові слова : семантичний аналіз, прогнозування, машинне навчання, ARIMA, SARIMA.
dc.identifier.citationКравцов А. О. Семантичний аналіз економічних новин для прогнозування розвитку економіки на основі технол огій обробки великих даних : випускна кваліфікаційна магістерська робота : 121 Інженерія програмного забезпечення / Кравцов Андрій Олександрович. - Київ, 2022. - 87 с.
dc.identifier.urihttps://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4008
dc.language.isouk
dc.subject12 Інформаційні технології
dc.subject121 Інженерія програмного забезпечення
dc.titleСемантичний аналіз економічних новин для прогнозування розвитку економіки на основі технологій обробки великих даних
science.typeМагістерські роботи
Файли
Контейнер Original
Зараз відображається 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
Kravtsov_mahistr.pdf
Розмір:
1.86 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Контейнер License
Зараз відображається 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: