dc.contributor.author | Καλλιώρα, Δωροθέα![]() |
el |
dc.contributor.author | Kalliora, Dorothea![]() |
en |
dc.date.accessioned | 2022-01-31T08:30:35Z | |
dc.date.available | 2022-01-31T08:30:35Z | |
dc.identifier.uri | https://dspace.lib.ntua.gr/xmlui/handle/123456789/54480 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.26240/heal.ntua.22178 | |
dc.rights | Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα | * |
dc.rights | Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα | * |
dc.rights | Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/gr/ | * |
dc.subject | Ειδησεογραφικά νέα | el |
dc.subject | Συστήματα συστάσεων | el |
dc.subject | Συσταδοποίηση κειμένου | el |
dc.subject | Εύρεση γεγονότων | el |
dc.subject | Μηχανική μάθηση | el |
dc.subject | News articles | en |
dc.subject | Recommender systems | el |
dc.subject | Text clustering | el |
dc.subject | Event detection | el |
dc.subject | Machine learning | el |
dc.title | Σύστημα συστάσεων για την πρόταση ειδησεογραφικών άρθρων | el |
heal.type | bachelorThesis | |
heal.classification | Νευρωνικά δίκτυα και ευφυή υπολογιστικά συστήματα | el |
heal.language | el | |
heal.access | free | |
heal.recordProvider | ntua | el |
heal.publicationDate | 2021-09-30 | |
heal.abstract | Στη σημερινή εποχή όλο και περισσότεροι άνθρωποι ενημερώνονται για την επικαιρότητα από διαδικτυακές πηγές. Το πλήθος των διαδικτυακών πηγών καθώς και ο όγκος των άρθρων, παρ’ όλη τη σφαιρική ενημέρωση που παρέχουν, καθιστούν δύσκολή και χρονοβόρα την ενημέρωση. Για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος, έχουν δημιουργηθεί τα συστήματα συστάσεων ειδησεογραφικών άρθρων, που βοηθούν τους αναγνώστες στη διαχείριση του μεγάλου όγκου δεδομένων και τους προτείνουν άρθρα που μπορεί να τους ενδιαφέρουν. Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η δημιουργία ενός συστήματος σύστασης ειδησεογραφικών άρθρων βασισμένο σε λογισμικό συγκέντρωσης και αποθησαύρισης πηγών, το οποίο ομαδοποιεί άρθρα από διαφορετικές πηγές και μπορεί να προτείνει στους αναγνώστες άρθρα προς ανάγνωση. Με τη χρήση αυτού του συστήματος μειώνεται ο χρόνος που απαιτείται για την ενημέρωση, αφού τα άρθρα για κάθε θέμα και από πολλές ιστοσελίδες βρίσκονται σε μία πηγή. Πιο συγκεκριμένα, η δημιουργία του συστήματος σύστασης ειδησεογραφικών άρθρων χωρίστηκε σε τρεις φάσεις. Αρχικά, στη συγκέντρωση και ομαδοποίηση ειδησεογραφικών άρθρων από διάφορες πηγές. Κατόπιν, στην υλοποίηση ενός αλγορίθμου εύρεσης προτάσεων για τους υποψήφιους αναγνώστες και τέλος στην κατασκευή της εν λόγω πλατφόρμας υπό τη μορφή ιστοσελίδας. Για την συσταδοποίηση χρησιμοποιήθηκαν κλασικές τεχνικές, αλλά και τεχνικές που βασίζονται στην μηχανική μάθηση με τη βοήθεια νευρωνικών δικτύων, καθώς και στην αναγνώριση επώνυμων οντοτήτων, για μία περαιτέρω ομαδοποίηση των άρθρων σε γεγονότα. Για τον αλγόριθμο εύρεσης των προτάσεων μελετήθηκαν τεχνικές βαθειάς μάθησης και χρησιμοποιήθηκε ένας αλγόριθμος προτάσεων βασισμένος στο περιεχόμενο. | el |
heal.advisorName | Σταφυλοπάτης, Ανδρέας Γεώργιος | el |
heal.committeeMemberName | Σταφυλοπάτης, Ανδρέας Γεώργιος | el |
heal.committeeMemberName | Κόλλιας, Στέφανος | el |
heal.committeeMemberName | Στάμου, Γεώργιος | el |
heal.academicPublisher | Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών | el |
heal.academicPublisherID | ntua | |
heal.numberOfPages | 82 σ. | el |
heal.fullTextAvailability | false |
Οι παρακάτω άδειες σχετίζονται με αυτό το τεκμήριο: