шумовий канал

Проаналізовано загальну архітектуру системи соціалізації груп користувачів за подібними інтересами та функціональні вимоги до неї. Для опрацювання великої частини інформації систему реалізовано із використанням методів нечіткого пошуку текстової інформації та машинного навчання. Зокрема, застосовано алгоритми N-грам, розширення вибірки та структурованої моделі Noisy Channel. Особливістю інтелектуальної системи є опрацювання тексту, аналіз слів у тексті та формування оцінок.

Створено проєкт інформаційної системи для соціалізації за особистими інтересами на основі SEO-технологій та методів машинного навчання. Основна мета цієї інформаційної системи – ідентифікація користувача в системі за допомогою нейронних мереж і вибір подібних користувачів на підставі аналізу поточної інформації користувача. Створено інформаційну систему, яка за допомогою токенів Identity та JWT забезпечує оптимізовані та безпечні функції авторизації, реєстрації та підтримки поточного сеансу користувача системи.