Система управління інформацією в месенджері

Abstract

Актуальність дослідження. У сучасному світі месенджери, відіграють важливу роль у швидкому обміні інформацією, що робить їх ключовими інструментами для особистого та корпоративного спілкування. Зі зростанням обсягів даних, які обробляються цими платформами, зростає необхідність автоматизації процесів збирання, аналізу та управління інформацією. Класичні методи обробки повідомлень обмежені у своїй здатності швидко й ефективно аналізувати великі обсяги даних та виявляти відхилення в поведінці користувачів. Використання нейронних мереж, таких як GPT або BERT, дозволяє автоматизувати аналіз тексту, забезпечити виявлення аномалій і підвищити безпеку в реальному часі, що є надзвичайно актуальним для сучасних месенджерів. Нейронні мережі відкривають можливості для глибокого аналізу текстових повідомлень, автоматичної класифікації за темами, виявлення аномалій та інтеграції з аналітичними інструментами, такими як Power BI, для візуалізації даних. Це дослідження є актуальним, оскільки розробка інтелектуальної системи управління інформацією, що поєднує нейронні мережі та аналітичні платформи, має великий потенціал для підвищення ефективності роботи месенджерів та інформаційної безпеки. Об’єкт дослідження. Об'єктом дослідження є процес управління інформацією у месенджерах, що включає збирання, обробку та аналіз текстових повідомлень. Предмет дослідження. Предметом дослідження є застосування нейронних мереж для аналізу повідомлень у месенджерах, зокрема для автоматичної класифікації, виявлення аномалій у текстах повідомлень та інтеграції з інструментами візуалізації даних. Мета дослідження. Метою дослідження є розробка та впровадження системи на базі нейронних мереж для аналізу повідомлень у месенджерах, що дозволить покращити управління інформацією шляхом автоматичної класифікації, виявлення аномалій у текстах повідомлень та створення візуальних аналітичних звітів. Завдання дослідження 1. Провести аналіз сучасних підходів до управління інформацією в месенджерах із використанням нейронних мереж. 2. Розробити модель системи з використанням Telegram-бота, що збиратиме повідомлення та передаватиме їх на обробку нейронній мережі. 3. Побудувати архітектуру системи для класифікації повідомлень та виявлення аномалій у текстах. 4. Впровадити алгоритми класифікації та аналізу активності на основі моделей GPT або BERT. 5. Інтегрувати систему з Power BI для створення інфографіки на основі результатів аналізу повідомлень. 6. Провести тестування системи на реальних даних та оцінити її ефективність. 7. Надати рекомендації щодо впровадження системи в реальні месенджери для покращення управління інформацією. Методи дослідження. Для виконання дослідження використовувались методи системного аналізу, моделювання та нейронні мережі для класифікації повідомлень і виявлення аномалій. Основні моделі включають GPT та BERT, які застосовувались для обробки текстових даних. Інтеграція з Power BI здійснювалася для візуалізації даних та формування аналітичних звітів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у створенні моделі, що поєднує можливості нейронних мереж для аналізу текстових повідомлень та аналітичних платформ для візуалізації результатів. Вперше запропоновано інтегрований підхід, який використовує нейронні мережі для виявлення аномалій у повідомленнях і автоматичної класифікації з можливістю візуалізації даних. Апробація результатів дослідження. Основні результати дослідження були представлені на конференціях з інформаційних технологій та опубліковані у наукових виданнях. Окремі аспекти дослідження використовувались у практичних проектах з розробки інформаційних систем для обробки повідомлень. Структура магістерської роботи. Магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів основної частини, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі представлено системний аналіз предметної області. У другому розділі подано моделювання системи. Третій розділ присвячений розробці архітектури системи, а четвертий — результатам дослідження.