Кластеризация текстовых данных на основе методов машинного обучения

Abstract

Целью работы является разработка системы кластеризации поисковых запросов семантического ядра. Работа включает в себя определение архитектуры, выбор модели и обучение нейронной сети, выбор оптимального алгоритма кластеризации и оценка получаемых результатов данного алгоритма, разработка клиентской и серверной частей веб-приложения. Система предназначена для сокращения времени анализа поисковых запросов для поисковой оптимизации сайта.

The aim of the work is to develop a system for clustering search queries of the semantic core. The work includes determining the architecture, choosing a model and training a neural network, choosing the optimal clustering algorithm and evaluating the results of this algorithm, developing the client and server parts of a web application. Restriction system to reduce the time of analysis of search sources for a search site.