Журнал «Современная Наука»

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ КОНТЕНТА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Некрасов Никита Михайлович (аспирант, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия)

В данной статье автором был проведён обзор алгоритмов фильтрации контента в социальных сетях, таких как TF-IDF и Naive Bayes. Каждый алгоритм рассматривается в контексте его преимуществ, недостатков и потенциальных областей улучшения. Представленный сравнительный анализ показывает, какой алгоритм больше подходит для фильтрации контента в социальных сетях, проведя сравнение на конкретном примере классификации комментариев к посту в социальной сети Вконтакте.

Ключевые слова:TF-IDF, Naive Bayes, фильтрация контента, социальные сети.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Некрасов Н. М. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ КОНТЕНТА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№10. -С. 120-123 DOI 10.37882/2223-2966.2024.10.31

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"