Підходи до розв'язання задачі прогнозування подій на основі новин

Автор(и)

  • Ю. Процюк КПІ ім. Ігоря Сікорського, Ukraine
  • O. Гавриленко КПІ ім. Ігоря Сікорського, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.40.2022.261651

Ключові слова:

прогнозування подій, інтелектуальний аналіз даних, якість новин, комп’ютерна лінгвістика, часові ряди, асоціативні правила

Анотація

У статті наведено огляд сфер застосування підходів і методів прогнозування подій на основі подій, що відбувалися в минулому. Подане обґрунтування актуальності теми та наведено можливості щодо застосування результатів роботи. Визначено вимоги до вхідних новин щодо їх якості. Зазначено, що можна виділити чотири ключових критерії якості засобів масової інформації, які найчастіше є двокомпонентними, а саме: актуальність новин, надання контексту, в
якому знаходиться та чи інша подія, дотримання професіних стандартів та різноманітність матеріалів. Виокремлено ключові етапи роботи з даними з метою отримання з них знань для прогнозування подій. До них належить попередня обробка даних (приведення до стандартизованого вигляду, який зрозуміє і зможе обробляти алгоритм), їх аналіз та сам процес прогнозування. Зазначено сфери застосування асоціативних рядів та марківських процесів для пошуку причинно-наслідкових звязків, а часових рядів для визначення періоду настання події із заданою імовірністю.

Бібл. 7, іл. 2.

Посилання

Discovering and learning sensational episodes of news events / X. Ao et al. Information Systems. 2018. Vol. 78. P. 68-80. DOI: 10.1016/j.is.2018.05.003.

Preethi P. G., Uma V., Kumar A. Temporal Sentiment Analysis and Causal Rules Extraction from Tweets for Event Prediction. Procedia Computer Science. 2015. Vol. 48. P. 84-89. DOI: 10.1016/j.procs.2015.04.154.

Anastasiu D. C., Tagarelli A., Karypis G. Document Clustering: The Next Frontier. Data Clustering. 2018. P. 305-338. DOI: 10.1201/9781315373515-13.

Realization of a news dissemination agent based on weighted association rules and text mining techniques / C. Huang et al. Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37, № 9. P. 6409-6413. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.02.078.

Modeling Precursors for Event Forecasting via Nested Multi-Instance Learning / Y. Ning et al. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. DOI: 10.1145/2939672.2939802.

Singh S., Khatri R. Data Mining based Technique for Natural Event Prediction and Disaster Management. International Journal of Computer Applications. 2016. Vol. 139, № 14. P. 34-39. DOI: 10.5120/ijca2016909102.

Zhukov D., Andrianova E., Trifonova O. Stochastic Diffusion Model for Analysis of Dynamics and Forecasting Events in News Feeds. Symmetry. 2021. Vol. 13, № 2. P. 257. DOI: 10.3390/sym13020257.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-07-19