Выявление кибербуллинга в онлайн-общении с помощью машинного обучения | Дипломный проект на Python

👉 Выявление кибербуллинга в онлайн-коммуникации с использованием машинного обучения | Дипломный проект на Python | Проект IEEE 2026-2027. 🛒 Ссылка для покупки: (или) Чтобы приобрести исходный код этого проекта на Python онлайн, свяжитесь с нами: 📲 WhatsApp: 91-9952649690 🔗 Email: jpinfotechprojects@gmail.com, 🌐 Веб-сайт: https://www.jpinfotech.org 📌 Название нашего предлагаемого проекта: Выявление кибербуллинга в онлайн-коммуникации с использованием машинного обучения. 💡 Реализация: Python. 🔬 Используемые алгоритмы/модели: Calibrated LinearSVC, Soft Voting Ensemble, Logistic Regression, Multinomial Naive Bayes. 🌐 Веб-фреймворк: Flask. 🖥️Фронтенд: HTML, CSS, JavaScript. 💰Стоимость (в индийских рупиях): 3000 рупий. 📘Краткое описание проекта: 👉Обзор проекта: Веб-платформа для социальных коммуникаций с автоматическим обнаружением кибербуллинга в реальном времени и модерацией контента. 👉Основные технологии: Разработано с использованием Python, Flask, HTML, CSS, JavaScript, SQLite и методов обработки естественного языка (NLP). 👉Модель машинного обучения: Основана на калиброванном линейном классификаторе опорных векторов (LinearSVC) в сочетании с векторизатором TF-IDF (униграммные и биграммные признаки), достигая впечатляющей точности 97,25% и показателя F1-меры 98,29%. 👉Расширенная классификация: Двухуровневое обнаружение — основной бинарный классификатор (безопасный против вредного) и вторичная пятиклассовая модель, классифицирующая конкретные токсичные действия (расовые, возрастные, религиозные и гендерные домогательства). 👉Автоматическая модерация: Реализует прогрессивную политику трех предупреждений с административным контролем для блокировки учетных записей и удаления контента. 👉Идеально подходит для: Студентов, ищущих надежный дипломный проект, практический проект по машинному обучению или продвинутый проект по кибербезопасности. 👉Актуальность и актуальность в реальном мире: Разработан в ответ на растущий кризис психического здоровья и онлайн-домогательства, подчеркнутый трагическими событиями в реальном мире, такими как недавняя смерть известного создателя финансовой сферы В. Хариша («Финансы с Харишем»), что подчеркивает критическую необходимость автоматизированных платформ для активной фильтрации токсичного текста, угроз и кибербуллинга до того, как они причинят непоправимый вред. 🚀Название статьи в базе данных IEEE: Обнаружение кибербуллинга в реальном времени с использованием динамических и улучшенных графовых нейронных сетей. 📍ССЫЛКА: И Ли, «Обнаружение кибербуллинга в реальном времени с использованием динамических и улучшенных графовых нейронных сетей», IEEE Systems, Man, and Cybernetics Letters, Том: 1, 2026. 🏷️теги: #предотвращениекибербуллинга #кибербезопасность #машинноеобучение #проектдлявыпускника #python #проектыpython #проектмашинногообучения #проектискусственногоинтеллекта #проекты #проектыпокомпьютернымнаукам #крупныепроекты #академическиепроекты #крупныйпроект #проектыпокомпьютернымнаукам