Введение
Проблема
Актуальность
Мотивация
Постановка задачи
Обзор близких работ
Наиболее близкие научные работы
Коммерческие продукты
Разработка метода
Визуализация размеченных данных в разрезе различных характеристик.
Программная реализация
Описание основных компонентов
Сложности
Тестирование и оценка эффективности
Заключение
Рекомендации ко внедрению
Ссылки
Приложения
№1. Алгоритм подбора коэффициентов и степени полиномалогистической регрессии (Matlab/Octave).
№2. Пример размеченного набора данных:
В потоке создаваемых пользователями сообщений в социальных сетях очень сложно отсеивать нерелевантные, неактуальные или некорректные сообщения.
Актуальность
С ростом числа пользователей сообществ в социальных сетях увеличивается и количество создаваемого ими контента, что приводит к усложнению процесса модерации. Данный программный комплекс предназначен для автоматизации модерации пользовательских сообщений в социальных сообществах.
Мотивация
Реализация программного комплекса заинтересовала масс-медиа сообщество РБК Вконтакте, где используется на сегодняшний день.
Постановка задачи
Создать систему для анализа и фильтрации пользовательских комментариев в социальной сети Вконтакте. Для этого необходимо:
1. Разметить набор данных.
2. Исследовать возможные характеристики качества контента.
3. Разработать метод оценки качества комментариев на основе исследованных характеристик.
4. Реализовать систему фильтрации комментариев на основе разработанного метода.
5. Интегрировать систему в конкретное сообщество в социальной сети.
Была проделана большая работа:
• Размечен набор данных.
• Успешно исследованы и протестированы новые характеристики качества пользовательских комментариев.
• Создан алгоритм автоматического подбора вектора весов характеристик и степени полинома логистической регрессии для классификации.
• Программный комплекс реализован и протестирован.
• Система внедрена в социальное сообщество РБК Вконтакте, где используется на сегодняшний день.
