Дослідження контенту соціальних мереж на основі телеграм боту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЯблонський, Антон Ігорович
dc.date.accessioned2025-12-10T15:26:53Z
dc.date.available2025-12-10T15:26:53Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionThe analysis of social media content is a crucial area of modern data science, as a significant portion of digital information is disseminated through text messages, media files, and interactive content, requiring specialized analytical methods. The primary objective of this study was to systematize existing methods for social media analysis, develop an algorithm for automated content processing, and implement it within a software solution based on a Telegram bot. The research includes a comprehensive theoretical analysis of modern approaches to social media content analysis, identification of key characteristics of digital content, and examination of challenges associated with its processing. A detailed review of content analysis methods was conducted, including classical statistical models, machine learning algorithms, and advanced neural network approaches. Particular attention was paid to tools and libraries for text data processing, including Python-based solutions such as NLTK, spaCy, scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch, as well as technologies for social media analysis such as the Telegram API, Telethon, and python-telegram-bot.
dc.description.abstractАналіз контенту соціальних мереж є важливим напрямом сучасної науки про дані, оскільки значна частина інформації у цифровому просторі поширюється у вигляді текстових повідомлень, медіафайлів та інтерактивного контенту, що потребує спеціалізованих методів аналізу. Основна мета даного дослідження полягала у систематизації існуючих методів аналізу соціальних медіа, розробці алгоритму автоматизованої обробки контенту та його реалізації у межах програмного рішення на основі Telegram-боту. У роботі здійснено ґрунтовний теоретичний аналіз сучасних підходів до аналізу контенту соціальних мереж, визначено ключові характеристики цифрового контенту та розглянуто виклики, пов’язані з його обробкою. Проведено детальний огляд методів контент-аналізу, включаючи класичні статистичні моделі, алгоритми машинного навчання та сучасні нейромережеві підходи. Окрема увага приділена інструментам і бібліотекам для роботи з текстовими даними, зокрема Python-бібліотекам (NLTK, spaCy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), а також технологіям аналізу соціальних мереж, таким як API Telegram, Telethon та python-telegram-bot.
dc.identifier.citationЯблонський А. І. Дослідження контенту соціальних мереж на основі телеграм боту : кваліфікаційна бакалаврська робота ... 122 Комп’ютерні науки. Київ, 2025. 122 с.
dc.identifier.urihttps://dspace.e-u.edu.ua/handle/123456789/1369
dc.subjectаналіз контенту
dc.subjectсоціальні мережі
dc.subjectTelegram-бот
dc.subjectобробка природної мови (NLP)
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectаналіз тональності
dc.subjectвізуалізація даних
dc.subjectмоніторинг інформації
dc.subjectкібераналітика
dc.subjectcontent analysis
dc.subjectsocial media
dc.subjectTelegram bot
dc.subjectnatural language processing (NLP)
dc.subjectmachine learning
dc.subjectsentiment analysis
dc.subjectdata visualization
dc.subjectinformation monitoring
dc.subjectcyber analytics
dc.titleДослідження контенту соціальних мереж на основі телеграм боту
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Яблонський А.І. Дослідження контенту соціальних мереж на основі телеграм боту.pdf
Розмір:
1.48 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

2025