Жарияланымдар / Публикации

Постоянный URI для этого сообществаhttps://cris.qyzpu.kz/handle/123456789/2

Просмотр

Фильтры

2024 - 20253

Настройки

Тип доступа: НеизвестноТема: search.filters.subject.social media

Результаты поиска

Показано: 1 - 3 из 3
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    Hybrid Convolutional Recurrent Neural Network for Cyberbullying Detection on Textual Data
    (Science and Information Organization, 2024-01-01)
    Altynzer Baiganova
    ;
    Saniya Toxanova
    ;
    Meruyert Yerekesheva
    ;
    НАУРЫЗОВА Н.К.
    ;
    Zhanar Zhumagalieva
    With the burgeoning use of social media platforms, online harassment and cyberbullying have become significant concerns. Traditional mechanisms often falter, necessitating advanced methodologies for efficient detection. This study presents an innovative approach to identifying cyberbullying incidents on social media sites, employing a hybrid neural network architecture that amalgamates Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN). By harnessing the sequential processing capabilities of LSTM to analyze the temporal progression of textual data, and the spatial discernment of CNN to pinpoint bullying keywords and patterns, the model demonstrates substantial improvement in detection accuracy compared to extant methods. A diverse dataset, encompassing multiple social media platforms and linguistic styles, was utilized to train and test the model, ensuring robustness. Results evince that the LSTM-CNN amalgamation can adeptly handle varied sentence structures and contextual nuances, outstripping traditional machine learning classifiers in both specificity and sensitivity. This research underscores the potential of hybrid neural networks in addressing contemporary digital challenges, urging further exploration into blended architectures for nuanced problem-solving in cyber realms.
    Цитирования (OpenAlex) 4
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    Offensive Language Detection on Social Media using Machine Learning
    (Science and Information Organization, 2024-01-01)
    Rustam Abdrakhmanov
    ;
    Serik Kenesbayev
    ;
    Kamalbek Berkimbayev
    ;
    Gumyrbek Toikenov
    ;
    Elmira Abdrashova
    This research paper addresses the critical issue of cyberbullying detection within the realm of social networks, employing a comprehensive examination of various machine learning and deep learning techniques. The study investigates the performance of these methodologies through rigorous evaluation using standard metrics, including Accuracy, Precision, Recall, F-measure, and AUC-ROC. The findings highlight the notable efficacy of deep learning models, particularly the Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) architecture, in consistently outperforming alternative methods across diverse classification tasks. Confusion matrices and graphical representations further elucidate model performance, emphasizing the BiLSTM-based model's remarkable capacity to discern and classify cyberbullying instances accurately. These results underscore the significance of advanced neural network structures in capturing the complexities of online hate speech and offensive content. This research contributes valuable insights toward fostering safer and more inclusive online communities by facilitating early identification and mitigation of cyberbullying. Future investigations may explore hybrid approaches, additional feature integration, or real-time detection systems to further refine and advance the state-of-the-art in addressing this critical societal concern.
    Цитирования (OpenAlex) 11Цитирования (OpenCitations) 7
  • Загрузка...
    Изображение-миниатюра
    Некоторые метрики заблокированы вашими 
    настройками согласия
    Тип записи:Публикация,
    TIKTOK ӘЛЕУМЕТТІК ЖЕЛІСІНІҢ ХОРЕОГРАФИЯ ӨНЕРІНІҢ ДАМУЫНА ӘСЕРІ
    (2025-03-25)
    С.Ә. Бәкірова
    ;
    А. Е. Кусанова
    ;
    Р.Б. Сабдалиева
    Жаһандану процесінде ұлттық құндылықтарымызды, тарихымызды, тілімізді, өнерімізді сақтай отырып, жаңа дәуірге бейімделу қоғамдағы өзекті мәселелердің бірі. Заманауй ортада адами қасиеттерді қалыптастыруға, білім алуға, бос уақытты тиімді ұйымдастыруға және т.б. факторларға әлеуметтік желілердің, платформалардың әсері артып келеді. Өнер - әлемді көркем бейнелерде бейнелейтін және адамға эмоционалды әсер ететін рухани мәдениеттің бір түрі. Өнер адамның ойлау жүйесі мен сезімдерін қалыптастыра отырып, оның дамуына жан-жақты әсер етеді. Қазіргі таңда өнердің атқаратын функциялары қайта қарастырылып, қоғамдық сананы әлеуметтік желілермен қатар қалыптастыруда. Хореография өнерінің танымдық мүмкіндіктері шексіз және адамның рухани өмірінің басқа салаларымен алмастырылмайды. TikTok әлеуметтік желісі адаманың өміріне еніп, қоғамның барлық салаларымен бірге дамып келеді. Сондықтанда, жан-жақты пәнаралық зерттеулерді талап етеді. Зерттеу барысы үш кезеңде жүргізілді. Шет елдік және отандық ғалымдардың ғылыми еңбектерін талдау, хореография өнері саласының мамандарымен сауалнама жүргізу, платформаны белсенді қолданатын хореографтармен сұхбат жүргізу. Зерттеу нәтижесінде TikTok платформасының хореограф мамандардың кәсіби қызметінің бір саласына айналғандығын көреміз. Сонымен қатар, хореография өнеріне тигізетін тиімді және тиімсіз тұстары анықталып, би өнерін әрі қарай дамыту үшін қолдануға ұсыныстар жасалды.