Разработка нейросети для анализа рекламных объявлений

• Номер работы:
  805076
• Раздел:
  Все работы   →   Дипломные работы   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  31.05.2022 г.
• Объем работы:
  89 стр.
• Содержание:
  СОДЕРЖАНИЕ
  
  ВВЕДЕНИЕ 4
  1. Анализ моделей и алгоритмов кластеризации текстовых данных 6
  1.1. Проблема выполнения анализа рекламных объявлений как кластеризации текстовых данных 6
  1.2. Модели кластеризации как методики идентификации групп сходных записей 10
  1.3. Обзор алгоритмов и методов кластеризации 14
  1.4. Сравнительная характеристика представленных алгоритмов и методов 19
  2. Анализ проблемы 24
  2.1. Описание сверточных нейронных сетей 24
  2.2. Особенности используемых алгоритмов для обучения сверточных нейронных сетей 29
  2.3. Архитектура глубоких нейронных сетей 34
  2.4. Применение нейронных сетей для эффективных алгоритмов обработки данных 43
  2.5. Постановка задачи по анализу рекламных объявлений 51
  3. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА РЕКЛАМНЫХ ОБЪЯВЛЕНИЙ 54
  3.1. Описание структур используемых наборов данных 54
  3.2. Выбор и обоснование средств разработки системы 55
  3.3. Разработка программного обеспечения 60
  3.4. Описание работы системы 61
  4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РАБОТЫ ПОСТРОЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ 67
  4.1. Результаты проведения тестовых испытаний 67
  4.2. Анализ результатов проведённых испытаний 73
  ЗАКЛЮЧЕНИЕ 76
  СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ 78
  ПРИЛОЖЕНИЕ А 82
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Разработка нейросети для анализа рекламных объявлений
  ВВЕДЕНИЕ
  
  Разработка рекламных проектов в интернет часто сталкивается с проблемами донесения этой рекламы до клиента. Используются множество методов, которые ориентированы на работу с целевой аудиторией, в том числе реализуется контекстная, персонализированная, тартентированная и другие виды рекламы для организации работы с определенными группами пользователей в сети.
  Получение доходов от рекламных проектов связано не только с широтой выбранной аудитории, но и корректностью подбора самой рекламы по специфике и тематикам. Часто некорректно подобранная реклама становится «невидимой» для пользователя сети.
  В специальной литературе можно встретить описание различных методов, позволяющих организовать управление анализом рекламных объявлений с учетом персонализации.
  ……………………………………………………………
  
  1. Анализ моделей и алгоритмов кластеризации текстовых данных
  1.1. Проблема выполнения анализа рекламных объявлений как кластеризации текстовых данных
  При оценке эффективности выполнения рекламных объявлений целесообразно, прежде всего, сказать о таком понятии, как таргетинг.
  Под таргетингом понимается совокупность онлайн-инструментов, ориентированных на сегментацию целевой аудитории в сети. Сущность таргетинга заключается в направлении сообщения рекламно-информационного характера аудитории, наиболее соответствующей выбранным критериям отбора.
  Такую рекламу принято называть таргетированной (от английского слова «target», означающего «цель»).
  Таргетинг работает в соответствии со следующим принципом: препарат для снижения боли в суставах целесообразно рекламировать только для больных артритом, кошачий корм для любителей кошек, а модные туфли интересны преимущественно молодым женщинам в возрасте от 20 до 40 лет, доход которых средний или выше.
  Благодаря использованию данной рекламной стратегии появляется возможность исключения малоэффективных и бесполезных контактов с нецелевой аудиторией. Это, в свою очередь, значительно снижает расходы и обеспечивает экономию рекламного бюджета предприятия. Вообще говоря, применение таргетинга приводит к экономии от 50% до 65% рекламного бюджета.
  ………………………………………………………………………….
  СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ
  
  1. Басова, А.А. Устойчивое развитие территорий: кластерный подход / А.А. Басова // Материалы международных научных конференций 20–21 апреля 2017 г. – СПб.: Скифия-принт, 2017. – C. 270-271.
  2. Бастиан, Ш. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python / Ш. Бастиан. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 358 с.
  3. Безверхий, О.А. Разработка программного комплекса для обработки больших объемов текстовой информации / О.А. Безверхий // Постулат. – 2017. – №5. – С. 23-27.
  …………………………………………………………..