Розмір шрифту:
Програмне забезпечення системи аналізу популярності відео в інтернеті
Остання редакція: 21-04-2024
Тези доповіді
- Вступ: Представлення мети, об'єкта, предмета та актуальності дослідження.
- Огляд використаних технологій: Python, бібліотеки yt-dlp та Pandas, Microsoft SQL Server.
- Методи Data Mining для аналізу популярності відео:
- Кластеризація для виявлення груп схожих відео за характеристиками.
- Асоціативні правила для визначення зв'язків між характеристиками та популярністю.
- Аналіз часових рядів для виявлення сезонних тенденцій та прогнозування популярності.
- Регресійний аналіз для визначення факторів, що впливають на популярність.
- Аналіз тексту та обробка природної мови для аналізу текстових даних відео.
- Методи аналізу зображень превью відео:
- Оптичне розпізнавання символів та обробка природної мови для аналізу тексту на превью.
- Машинне та глибоке навчання для виявлення візуальних ознак та прогнозування популярності за превью.
- Результати застосування методів Data Mining та аналізу зображень:
- Виявлені закономірності, зв'язки та тенденції популярності відео.
- Аналіз впливу текстових та візуальних факторів на популярність.
- Рекомендації для створення ефективних превью відео.
- Переваги та можливості розробленого програмного забезпечення:
- Зручний інструмент для комплексного аналізу популярності відео.
- Цінні дані для створювачів контенту, маркетологів та рекламодавців.
- Можливості розробки рекомендаційних систем для глядачів.
- Перспективи вдосконалення системи:
- Інтеграція додаткових методів аналізу даних та обробки зображень.
- Покращення алгоритмів машинного навчання.
- Розробка підсистеми візуалізації даних.
- Висновки: Підсумок досягнутих результатів та перспектив подальшого розвитку системи.