СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ КОНТЕНТА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Некрасов Никита Михайлович

В данной статье автором был проведён обзор алгоритмов фильтрации контента в социальных сетях, таких как TF-IDF и Naive Bayes. Каждый алгоритм рассматривается в контексте его преимуществ, недостатков и потенциальных областей улучшения. Представленный сравнительный анализ показывает, какой алгоритм больше подходит для фильтрации контента в социальных сетях, проведя сравнение на конкретном примере классификации комментариев к посту в социальной сети Вконтакте.

Ключевые слова:TF-IDF, Naive Bayes, фильтрация контента, социальные сети.