Laddar…
Academic Journal
МЕТОД РОЗРОБКИ КЛАСИФІКАТОРА ЗІ ЗАСТОСУВАННЯМ ТЕОРЕМИ БАЙЄСА (BAYES) ДЛЯ УХВАЛЕННЯ РІШЕННЯ ПРО ВИЗНАЧЕННЯ ПРАВДИВОЇ ІНФОРМАЦІЇ
Nataliya Lukova-Chuiko, Tetiana Laptieva
Кібербезпека: освіта, наука, техніка, Vol 2, Iss 18, Pp 108-123 (2022)
Sparad:
| Titel | МЕТОД РОЗРОБКИ КЛАСИФІКАТОРА ЗІ ЗАСТОСУВАННЯМ ТЕОРЕМИ БАЙЄСА (BAYES) ДЛЯ УХВАЛЕННЯ РІШЕННЯ ПРО ВИЗНАЧЕННЯ ПРАВДИВОЇ ІНФОРМАЦІЇ |
|---|---|
| Författarna | Nataliya Lukova-Chuiko, Tetiana Laptieva |
| Utgivningsår |
2022
|
| Källa |
Кібербезпека: освіта, наука, техніка, Vol 2, Iss 18, Pp 108-123 (2022)
|
| Beskrivning |
Спектр застосування кластерного аналізу дуже широкий: його використовують в археології, медицині, психології, біології, державному управлінні, регіональній економіці, маркетингу, соціології та інших дисциплінах. Кожна дисципліна висуває свої вимоги до первинних даних і правил формування груп. Очевидно, різними будуть методологічні підходи до сегментації ринку, мета якого визначити групи об’єктів, схожих між собою за ознаками та властивостями і до формування кластерів, які об’єднуються задля посилення своїх конкурентних переваг. Так при обробки інформації в інформаційному просторі методологія спрямована, зазвичай, на побудову математичної моделі кластерного аналізу досліджуваного об'єкта чи явища, і навіть отримання відповіді на питання: «Чи правдива інформація чи ні». Виявлення недостовірної інформації у цифровому світі є важливим завданням у подоланні широкого розповсюдження чуток та упереджень. В роботі проведено аналіз існуючих методів класифікації інформації у інформаційної епохи. Сформулювати ознаки інформаційної епохи, в контексті визначення правдивості інформації. На базі основних ознак інформаційної епохи розроблено метод створення класифікатора для вирішення завдань визначення правдивості інформації. Проведено математичне моделювання з використанням розробленого класифікатора для підтвердження розробленого методу ухвалення рішення о правдивості інформації за допомогою теореми Байєса (Bayes). Отримані результати довели працездатність запропонованого методу розробки класифікатора для якого при застосуванні теореми Байєса (Bayes) для ухвалення рішення можливо визначати правдивість інформації. Але розроблений байєсовський класифікатор ґрунтується на тому, що апріорні ймовірності гіпотез - відомі. Тому напрямком подальших досліджень є розробка або удосконалення методів та алгоритмів визначення апріорні ймовірності гіпотез.
|
| Dokumenttyp |
article
|
| Språk |
English
Ukrainian |
| Information om utgivare |
Borys Grinchenko Kyiv University, 2022.
|
| Ämnestermer | |
