Проблемы информационной безопасности государства, общества и личности

47 УДК 004 © Ло Си магистр, отдел организационной и кадровой работы Партийной школы Юньнаньского провинциального комитета КПК (Юньнаньского административного института) 651000, г. Куньмин, Китай Ма Кунь профессор, научный руководитель докторантов, Институт естественных наук Куньминского политехнического университета 650500, г. Куньмин, Китай РАСПОЗНАВАНИЕ КОНТЕНТА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ Аннотация: с наступлением эпохи глобализации все сферы жизни общества быстро набирают обороты, генерируя огромное количество данных, поэтому объем информации становится колоссальным. Однако из-за огромного количества и сложности обработки больших данных возникает множество проблем, с которыми не справляются модели машинного обучения, предназначенные для работы с небольшими данными. В связи с этим исследование методов разработки моделей машинного обучения на основе больших данных становится центром внимания общества. Умение автоматически распознавать высококачественный контент из колоссального объема медиаконтента является одной из основных функций таких систем, как рекомендательные системы, поисковые системы и т.д. Существующие методы опираются на большое количество данных, размеченных вручную при обучении. В данной работе предложен метод распознавания контента в социальных сетях с использованием модели машинного обучения на основе больших данных. Описанный метод использует гетерогенные сети для одновременного моделирования текста и социальной информации статей в социальных сетях в рамках единой структуры с последующим интегрированием этой информации в сеть для получения высокоуровневых функций. Abstract: With the onset of the era of globalization, all spheres of social life are rapidly gaining momentum, generating a huge amount of data, so the amount of information becomes colossal. However, the sheer volume and complexity of big data pr...