Методи і алгоритми аналізу кореляцій між текстовими даними і поведінковими показниками користувачів

Abstract

У кваліфікаційній роботі обґрунтовано методи та алгоритми аналізу кореляцій між текстовими даними та поведінковими показниками користувачів, розглянуто сучасні підходи текстової аналітики та статистичного аналізу цифрової поведінки. Розроблено та реалізовано підхід до автоматизованого збору, очищення й обробки даних, побудовано прототип кореляційного аналізу із використанням мови програмування Python. Створено інструменти візуалізації, що забезпечують наочне представлення взаємозв’язків між семантичними характеристиками текстів та поведінкою користувачів, а також визначено ключові закономірності цифрової активності.

The qualification work substantiates the methods and algorithms for analyzing correlations between textual data and user behavioral indicators, and examines modern approaches to text analytics and statistical analysis of digital behavior. A framework for automated data collection, cleaning, and preprocessing was developed and implemented, along with correlation analysis prototype using the Python programming language. Visualization tools were created to clearly represent the relationships between semantic text characteristics and user behavior, enabling the identification of key patterns of digital activity.