Кластеризація контенту з використанням алгоритмів машинного навчання

Мартиненко, А. О.

Публікація:
Кластеризація контенту з використанням алгоритмів машинного навчання

dc.contributor.author	Мартиненко, А. О.
dc.date.accessioned	2025-04-26T06:44:15Z
dc.date.available	2025-04-26T06:44:15Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Examination of the use of machine learning for websІТe content clustering. Clustering the semantic core allows for grouping similar keywords into distinct categories, thereby simplifying subsequent analysis and guiding the creation of relevant content. ІТ is proposed to use K-means, Mini-batch K-means, Deep Embedded Clustering and Spectral Clustering to identify thematically similar groups of queries. The approach helps to uncover hidden structures and themes in large keyword sets, enabling more precise SEO strategies and an organized content archІТecture. Experimental evaluations highlight the effectiveness of each algorІТhm across various data volumes, noting differences in accuracy, computational demands, and interpretabilІТy.
dc.identifier.citation	Мартиненко А. О. Кластеризація контенту з використанням алгоритмів машинного навчання / А. О. Мартиненко // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 29-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–19 квітня 2025 р. – Харків : ХНУРЕ, 2025. – Т. 6 – С. 295-297.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/30745
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	кластеризація контенту
dc.subject	websІТe content clustering
dc.title	Кластеризація контенту з використанням алгоритмів машинного навчання
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication