Предсказание качества публикаций авторов Дзена

Крупные социальные сервисы заинтересованы в том, чтобы предлагать пользователю качественный контент. Под качеством может пониматься разное в зависимости от специфики сервиса, но общим для разных социальных платформ является потребность в классификации имеющегося контента для отбора и продвижения наилучшего. Рассмотренный в работе сервис Яндекс.Дзен имеет значительное количество материала, однако лишь его малая часть классифицирована. Поэтому в представленной работе была поставлена и решена задача концентрации качественного материала в подмножестве всех публикаций. Задача была поставлена как задача бинарной классификации с возможностью получения вероятности класса. В теоретической части работы был проведен анализ подходов к решению схожих задач. В практической части был проведен анализ имеющихся данных, произведена необходимая предобработка, для поиска наилучшего решения были опробованы модели классического машинного обучения и нейронные сети, было проведено сравнение метрик алгоритмов для решения задачи. В заключении подведены результаты работы, сделаны соответствующие выводы и определены пути дальнейшего совершенствования.