Расширенное обнаружение поддельных отзывов о товарах с помощью машинного обучения | Python IEEE P... скачать в хорошем качестве

Расширенное обнаружение поддельных отзывов о товарах с помощью машинного обучения | Python IEEE P...

Расширенное обнаружение поддельных отзывов о товарах с использованием машинного обучения | Проект IEEE на Python 2025-2026 гг. 🛒Ссылка для покупки: (или) Чтобы приобрести исходный код этого проекта на Python онлайн, свяжитесь с нами: 🔗Электронная почта: jpinfotechprojects@gmail.com, 🌐Веб-сайт: https://www.jpinfotech.org 📌Название предлагаемого проекта: Расширенное обнаружение поддельных отзывов о товарах с использованием машинного обучения. 💡Реализация: Python. 🔬Используемые алгоритмы/модели: Классификатор дерева решений, классификатор AdaBoost. 🌐Веб-фреймворк: Flask. 🖥️Фронтенд: HTML, CSS, JavaScript. 💰Стоимость (в индийских рупиях): 5000 рупий 📘Аннотация проекта: 👉Быстрый рост платформ электронной коммерции привел к значительному увеличению количества отзывов о товарах, создаваемых пользователями, что затрудняет для потребителей различение подлинных мнений от обманчивого, сгенерированного компьютером контента. 👉Фальшивые отзывы существенно влияют на решения о покупке, репутацию бренда и доверие клиентов, создавая острую необходимость в интеллектуальных и автоматизированных механизмах обнаружения. 👉Для решения этой проблемы данный проект фокусируется на разработке усовершенствованной системы обнаружения фальшивых отзывов о товарах с использованием машинного обучения, которая точно идентифицирует мошеннические отзывы и поддерживает принятие обоснованных решений. 🚀Название статьи в базе данных IEEE: «Улучшение обнаружения фальшивых отзывов с использованием лингвистического преувеличения, встраивания BERT и нечеткой логики». 📍ССЫЛКА: МОХАММЕД ЭННАУРИ И АХМЕД ЗЕЛЛУ, «Улучшение обнаружения поддельных отзывов с использованием лингвистического преувеличения, встраивания BERT и нечеткой логики», IEEE ACCESS, ТОМ 13, 2025. 🕑 Хронология: 00:12 - Введение. 00:41 - Концепция базовой статьи IEEE. 03:25 - Аннотация нашего предлагаемого проекта. 04:06 - Детали набора данных. 06:10 - Существующая система. 07:59 - Предлагаемая система. 09:22 - Архитектура системы. 09:55 - Требования к системе. 10:39 - Выполнение проекта. 🏷️теги: #python #pythonprojects #machinelearningproject #aiprojects #pythonprogramming #pythonprojectforbeginners #pythonprojectideas #pythonmachinelearning #machinelearning #machinelearningpython #finalyearproject #ieeeprojects #finalyearprojects #datascience #datascienceproject #artificialintelligenceproject #projects #deeplearning #computerscienceproject #deeplearningprojects #majorprojects #academicprojects #majorproject #computerscienceprojects #studentprojects #projectideas #fakereviews #aiproject