Создание инструмента для мониторинга отраслевых СМИ
Аннотация
Магистерская диссертация выполнена на 85 листах и содержит 5 таблиц, 4 рисунка, 16 листингов, 54 библиографических наименования и 9 приложений.
Научно-исследовательская работа посвящена разработке инструмента для автоматического сбора и классификации новостей по темам из отраслевых СМИ. В работе рассмотрены основы отраслевого мониторинга, классификация и значимость различных инструментов мониторинга, а также особенности мониторинга отраслевых СМИ. Приведены подробные описания разработки инструмента на языке программирования Python с использованием библиотек «requests» и «Selenium» для парсинга данных с различных новостных сайтов.
В тексте также описаны методы предварительной обработки и кластеризации текстовых данных, что позволяет определить тематические метки для новостных статей. Исследование подчеркивает актуальность и значимость разработки автоматизированных инструментов для анализа данных из медийных источников, что может значительно повысить качество прогнозирования событий и тенденций в различных областях, где требуется оперативное реагирование на изменения внешней среды.
Работа написана при участии студентов группы УГИМ-220087 и УГИМ-220008: А. С. Арбанова, Т. И. Исламутдинова, О. В. Неймышевой, К. Е. Пермикиной и М. Б. Тукашева.
Диссертация включает в себя введение, 3 основные главы, заключение, библиографию и приложения.
Научно-исследовательская работа посвящена разработке инструмента для автоматического сбора и классификации новостей по темам из отраслевых СМИ. В работе рассмотрены основы отраслевого мониторинга, классификация и значимость различных инструментов мониторинга, а также особенности мониторинга отраслевых СМИ. Приведены подробные описания разработки инструмента на языке программирования Python с использованием библиотек «requests» и «Selenium» для парсинга данных с различных новостных сайтов.
В тексте также описаны методы предварительной обработки и кластеризации текстовых данных, что позволяет определить тематические метки для новостных статей. Исследование подчеркивает актуальность и значимость разработки автоматизированных инструментов для анализа данных из медийных источников, что может значительно повысить качество прогнозирования событий и тенденций в различных областях, где требуется оперативное реагирование на изменения внешней среды.
Работа написана при участии студентов группы УГИМ-220087 и УГИМ-220008: А. С. Арбанова, Т. И. Исламутдинова, О. В. Неймышевой, К. Е. Пермикиной и М. Б. Тукашева.
Диссертация включает в себя введение, 3 основные главы, заключение, библиографию и приложения.