Фрагмент для ознакомления
2
Введение
ИИ в обществе играет все более заметную роль, особенно благодаря развитию нейросетей. Нейросети, или нейронные сети, представляют собой математические модели, которые имитируют работу человеческого мозга для решения сложных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и прогнозирование.
Виды нейросетей:
1. Полносвязные нейронные сети (Fully Connected Neural Networks) - каждый нейрон в слое связан с каждым нейроном в следующем слое. Это простейший тип нейронных сетей, который используется для решения задач классификации и регрессии.
2. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) - специально разработаны для обработки данных с сетчаткой, таких как изображения. Они используют сверточные слои для обнаружения локальных и глобальных признаков в данных.
3. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) - эти сети используются для обработки последовательностей данных, таких как временные ряды или текст. Они имеют циклы, которые позволяют им хранить информацию из предыдущих временных шагов.
4. Длинные краткосрочные память (Long Short-Term Memory, LSTM) - это особый тип рекуррентных нейронных сетей, который используется для обучения на длинных последовательностях данных. LSTM-ячейки имеют механизмы, позволяющие им эффективно управлять потоком информации.
5. Глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks) - это сети с множеством скрытых слоев, которые позволяют им изучать сложные функции и представления данных. Глубокие нейронные сети часто используются в задачах машинного обучения, где требуется высокая точность.
Нейросети находят применение в самых разных областях, от медицины и финансов до искусственного интеллекта и робототехники. Их развитие продолжается, и каждый день появляются новые приложения и улучшения в этой области.
Для создания персонализированных новостных лент часто используются рекомендательные системы, которые могут базироваться на различных типах нейронных сетей. Одним из распространенных видов нейросетей, применяемых в этом контексте, являются сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), а также их вариации, такие как долгосрочная краткосрочная память (LSTM) и гибридные архитектуры.
В современном мире информационное пространство развивается с невероятной скоростью, что требует от средств массовой информации (СМИ) постоянного совершенствования своих технологий для удовлетворения потребностей аудитории. Одним из ключевых направлений развития является создание персонализированных новостных лент, которые позволяют каждому пользователю получать информацию, наиболее релевантную и интересующую именно его. В этом контексте значительная роль отводится использованию искусственного интеллекта, и в частности, нейросетей.
Нейросети, или нейронные сети, представляют собой математические модели, имитирующие работу человеческого мозга, способные обучаться на больших объемах данных и принимать решения на основе этого обучения. В области персонализации контента в СМИ, нейросети используются для анализа поведения пользователей, определения их интересов и предложения им новостей, соответствующих их предпочтениям.
Цель данной курсовой работы — исследовать возможности использования нейросетей при создании персонализированных новостных лент в СМИ. В работе будет рассмотрено, какие виды нейросетей наиболее эффективны для этой задачи, как они обучаются и адаптируются под поведение пользователей, а также какие выгоды и проблемы возникают при внедрении таких технологий.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-проанализировать существующие подходы к персонализации контента в СМИ.
-изучить различные виды нейросетей и их применимость для создания персонализированных новостных лент.
-оценить эффективность использования нейросетей в данной сфере.
-выявить преимущества и недостатки использования нейросетей для персонализации новостей.
Результаты исследования помогут лучше понять, как нейросети могут быть использованы для улучшения качества предоставляемой информации и повышения удовлетворенности пользователей в цифровом мире.Предмет исследования: Использование нейросетей в создании персонализированных новостных лент в СМИ.
Объект исследования: Технологии нейросетей, применяемые для персонализации контента в новостных лентах.
Предмет исследования - новостные ленты СМИ “Новости Росии”, СМИ “Культура”, СМИ “Спорт”.
Хронологические рамки исследования: Данное исследование охватывает период с 2010 года по настоящее время, что соответствует периоду активного внедрения и развития искусственного интеллекта, в частности, нейросетей, в медиа-индустрии.
Эмпирическая база исследования: Исследование будет опираться на данные о технологических достижениях в области искусственного интеллекта, анализ публикаций в научных журналах, исследования компаний, работающих в данной сфере, а также на анализ практического применения нейросетей в известных СМИ и сервисах, предоставляющих персонализированные новостные ленты.
В ходе работы мы использовали метод контент-анализа для рассмотрения множества текстов массмедиа на разных платформах, сравнительный метод для выявления общих черт текстов и их различий, выявления особенностей коммуникационной и визуальной составляющих.
Глава 1. Теоретические основы использования персонализированных новостных лент.
1.1 История трансформации средств коммуникации между людьми и возникновение социальных сетей.
На самом раннем этапе развития общества человек использовал различные средства коммуникации. Человек, как социальное существо, постоянно стремился взаимодействовать с другими людьми. Для расширения зоны связи требовалось преодолевать большие расстояния, и ему приходилось искать средства передвижения, которые использовались для связи с людьми, находящимися на определенном расстоянии. Пожалуй, первым, наиболее активным и эффективным средством, использовавшимся для обеспечения более быстрой массовой коммуникации, была лошадь. Преодолевая относительно большие расстояния, всадник устанавливал связь со значительно большим количеством людей. Изобретение колеса и его использование в конструкции тележки позволило увеличить количество испытуемых, которые хотели установить внешнюю общественную связь. Стремление к совершенствованию средств связи “привело к созданию всех типов транспортных средств, самолетов, в том числе космических систем” .
В дальнейшем, чтобы активизировать общение, необходимо было разработать средства связи, которые обеспечивали бы необходимое общение без контакта с общественностью. Так, с помощью системы сигнальных знаков (флаги, костры - в пределах видимости; звуковые сигналы - в пределах слышимости) связь осуществлялась на расстоянии. Для увеличения расстояния, на котором необходимо установить разовую адресную связь, использовались такие индивидуальные средства связи, как мессенджер, мессенджер. Для расширения сфер дальней связи и ее преобразования в массовую связь “была изобретена почтовая связь, которая обеспечивала довольно массовую адресную связь между взаимодействующими элементами социальной системы” .
До недавнего времени компьютеры были личным средством обработки и анализа информации. Сегодня, с включением Интернета в глобальную информационную сеть, компьютеры стали самым мощным инструментом для включения в систему массовых коммуникаций.
Внедрение Интернета “открывает новую эру в развитии коммуникаций” . Всемирная "информационная сеть" сегодня не имеет ни физических, ни географических, ни административных, ни государственных, ни цензурных границ. Информационное пространство "захлестывает" "четвертая волна", которая одновременно увеличивает интенсивность общения и ограничивает межличностное общение, переводя его в виртуальную плоскость.
Канал связи - это “реальная или воображаемая линия связи (контакт), по которой сообщения от коммуниста передаются адресату” . Наличие коммуникации является обязательным условием любой коммуникативной деятельности, в какой бы форме она ни осуществлялась (моделирование, управление, диалог). Канал связи предоставляет коммуникатору и получателю возможность создавать и понимать сообщения, то есть символы, языки, коды, материальные средства коммуникации, технические устройства. Итак, каналы коммуникации - это материальная сторона социального общения.
Типы общения:
- устное общение, которое обычно использует естественные невербальные и вербальные каналы одновременно и в неразрывном единстве;
- документальная коммуникация, в которой используются искусственно созданные документы, изначально знаковые (изображение) и символические (объект), а затем письменные, печатные, используются различные технические средства передачи значений во времени и пространстве. Электронная связь основана на космической радиосвязи, микроэлектронных и компьютерных технологиях, оптическом записывающем оборудовании.
Существует три основных способа общения: неформальные контакты, общественные организации (учреждения) и средства массовой информации.
Термин "социальная сеть" был введен задолго до появления Интернета и собственно современных интернет-сетей, еще в 1954 году Джеймсом Барнсом, социологом Манчестерской школы.
Современное понятие в своей простейшей форме означает “определенный круг знакомых человека, в котором сам человек является центром социальной сети, его знакомые - филиалами этой социальной сети, а отношения между этими людьми - это связи” . Если мы более внимательно посмотрим на социальную сеть, мы сможем увидеть, что связи делятся на типы: односторонние и двусторонние; сети друзей, коллег, одноклассников, одноклассников и т. д. Однако, если мы посмотрим на
