Подключите нашего Telegram-бота для уведомлений о новых проектах
Предсказание количества лайков на посты в ВКонтакте с использованием машинного обучения.
Разместить заказ

i
Заказчик
Отзывы фрилансеров:
+ 0
- 0
Зарегистрирован на сайте 1 год
Бюджет:
5000 руб
54.74 $ — 52.26 €
2. Цель проекта:
Разработать модель машинного обучения, которая на основе текстового содержания поста, наличия ошибок, эмодзи и эмоциональной окраски сможет предсказать, какое количество лайков получит пост в социальной сети ВКонтакте.
3. Задачи проекта:
Сбор данных о постах в социальной сети ВКонтакте (тексты постов, количество лайков, наличие медиафайлов).
Предобработка данных: анализ текста на ошибки, определение наличия эмодзи и эмоциональной окраски текста.
Построение и обучение модели машинного обучения для предсказания количества лайков на основе собранных данных.
Тестирование и валидация модели на новых данных.
Разработка интерфейса для взаимодействия с моделью (бот, веб-приложение или API).
4. Требования к функционалу:
Сбор данных:
Подключение к VK API для получения постов (включая текст, количество лайков, дату публикации и наличие медиа).
Сохранение полученных данных в формате CSV или базы данных.
Анализ текста:
Проверка текста на орфографические ошибки с использованием инструментов, таких как PyHunspell, Яндекс.Спеллер или аналогичных.
Определение наличия эмодзи в постах с помощью регулярных выражений или библиотек вроде emoji.
Анализ эмоциональной окраски текста:
Использование библиотеки для анализа тональности текста, такой как VADER, TextBlob или RuSentiment.
Определение тональности текста (положительная, нейтральная, отрицательная).
Модель машинного обучения:
Использование векторизации текста (TF-IDF, Word2Vec, BERT или аналогичные).
Строительство модели для предсказания количества лайков (линейная регрессия, случайный лес, нейронные сети или трансформеры).
Обучение модели на тренировочных данных и валидация на тестовой выборке.
Оценка качества модели:
Метрики для оценки: RMSE, MSE, MAE (или аналогичные для регрессионной задачи).
Кросс-валидация для улучшения качества модели.
Пользовательский интерфейс:
Возможность пользователю ввести текст поста, и модель должна выдать предсказание по количеству лайков.
Интерфейс может быть реализован в виде веб-приложения, бота в VK или Telegram, или через API.
5. Требования к системе:
Язык программирования: Python (рекомендуется использовать библиотеки машинного обучения, такие как Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Среда разработки: Jupyter Notebook, VS Code или PyCharm.
Библиотеки:
Для анализа текста: nltk, spacy, PyHunspell, emoji, TextBlob, VADER.
Для работы с API ВКонтакте: vk-api или vk_api.
Для машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
База данных: SQLite, PostgreSQL или CSV файлы для хранения данных постов.
6. Этапы выполнения проекта:
Сбор данных (1-2 недели):
Подключение к VK API и выгрузка данных.
Сохранение данных и их предварительная обработка.
Предобработка данных (2-3 недели):
Очистка текста постов, анализ на ошибки, извлечение эмодзи и определение эмоциональной окраски.
Построение и обучение модели (4-6 недель):
Векторизация текста, обучение моделей, их тестирование и выбор наилучшей модели.
Тестирование и валидация (2 недели):
Оценка модели на тестовой выборке, настройка гиперпараметров.
Разработка интерфейса (2-3 недели):
Реализация пользовательского интерфейса (бот, веб-приложение или API).
Внедрение и финальное тестирование (1-2 недели):
Тестирование финальной версии модели и приложения, внедрение системы.
7. Критерии оценки успешности проекта:
Модель корректно предсказывает количество лайков на постах с точностью, удовлетворяющей требованиям (например, RMSE < определённого значения).
Удобный и функциональный интерфейс для пользователей.
Возможность дальнейшего масштабирования модели для работы с новыми данными.
Система устойчиво работает и показывает приемлемое время отклика.
Этот план поможет вам эффективно двигаться к созданию рабочего продукта, основанного на машинном обучении, с возможностью предсказания лайков на посты в ВКонтакте.
Разработать модель машинного обучения, которая на основе текстового содержания поста, наличия ошибок, эмодзи и эмоциональной окраски сможет предсказать, какое количество лайков получит пост в социальной сети ВКонтакте.
3. Задачи проекта:
Сбор данных о постах в социальной сети ВКонтакте (тексты постов, количество лайков, наличие медиафайлов).
Предобработка данных: анализ текста на ошибки, определение наличия эмодзи и эмоциональной окраски текста.
Построение и обучение модели машинного обучения для предсказания количества лайков на основе собранных данных.
Тестирование и валидация модели на новых данных.
Разработка интерфейса для взаимодействия с моделью (бот, веб-приложение или API).
4. Требования к функционалу:
Сбор данных:
Подключение к VK API для получения постов (включая текст, количество лайков, дату публикации и наличие медиа).
Сохранение полученных данных в формате CSV или базы данных.
Анализ текста:
Проверка текста на орфографические ошибки с использованием инструментов, таких как PyHunspell, Яндекс.Спеллер или аналогичных.
Определение наличия эмодзи в постах с помощью регулярных выражений или библиотек вроде emoji.
Анализ эмоциональной окраски текста:
Использование библиотеки для анализа тональности текста, такой как VADER, TextBlob или RuSentiment.
Определение тональности текста (положительная, нейтральная, отрицательная).
Модель машинного обучения:
Использование векторизации текста (TF-IDF, Word2Vec, BERT или аналогичные).
Строительство модели для предсказания количества лайков (линейная регрессия, случайный лес, нейронные сети или трансформеры).
Обучение модели на тренировочных данных и валидация на тестовой выборке.
Оценка качества модели:
Метрики для оценки: RMSE, MSE, MAE (или аналогичные для регрессионной задачи).
Кросс-валидация для улучшения качества модели.
Пользовательский интерфейс:
Возможность пользователю ввести текст поста, и модель должна выдать предсказание по количеству лайков.
Интерфейс может быть реализован в виде веб-приложения, бота в VK или Telegram, или через API.
5. Требования к системе:
Язык программирования: Python (рекомендуется использовать библиотеки машинного обучения, такие как Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Среда разработки: Jupyter Notebook, VS Code или PyCharm.
Библиотеки:
Для анализа текста: nltk, spacy, PyHunspell, emoji, TextBlob, VADER.
Для работы с API ВКонтакте: vk-api или vk_api.
Для машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
База данных: SQLite, PostgreSQL или CSV файлы для хранения данных постов.
6. Этапы выполнения проекта:
Сбор данных (1-2 недели):
Подключение к VK API и выгрузка данных.
Сохранение данных и их предварительная обработка.
Предобработка данных (2-3 недели):
Очистка текста постов, анализ на ошибки, извлечение эмодзи и определение эмоциональной окраски.
Построение и обучение модели (4-6 недель):
Векторизация текста, обучение моделей, их тестирование и выбор наилучшей модели.
Тестирование и валидация (2 недели):
Оценка модели на тестовой выборке, настройка гиперпараметров.
Разработка интерфейса (2-3 недели):
Реализация пользовательского интерфейса (бот, веб-приложение или API).
Внедрение и финальное тестирование (1-2 недели):
Тестирование финальной версии модели и приложения, внедрение системы.
7. Критерии оценки успешности проекта:
Модель корректно предсказывает количество лайков на постах с точностью, удовлетворяющей требованиям (например, RMSE < определённого значения).
Удобный и функциональный интерфейс для пользователей.
Возможность дальнейшего масштабирования модели для работы с новыми данными.
Система устойчиво работает и показывает приемлемое время отклика.
Этот план поможет вам эффективно двигаться к созданию рабочего продукта, основанного на машинном обучении, с возможностью предсказания лайков на посты в ВКонтакте.
Разделы:
Опубликован:
28.09.2024 | 17:48 [поднят: 28.09.2024 | 17:48]