(Vergeben) (Bachelor/Master) Web Structure Detection und Vergleichsanalyse für Darknet Online Shops

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user0815
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(Vergeben) (Bachelor/Master) Web Structure Detection und Vergleichsanalyse für Darknet Online Shops

Beitrag von user0815 »

Ziel der Abschlussarbeit ist es zunächst ein Verfahren zu implementieren mit welchem Inhalte in Online-Shops sowohl im Clear- als auch Darknet erkannt und geparst werden können (Produkt, Bild, Produktbeschreibung, Reviews, Hersteller etc.). Im nächsten Schritt soll eine plattformübergreifende Vergleichsanalyse von Produkt- und Anwendungsbeschreibungen vorgenommen werden, um zu erkennen, ob es sich um illegale / gefälschte Ware handelt. Anwendung finden sollen Verfahren des maschinellen Lernens und des NLP (Natural Language Processing).

Aufgaben
• Implementierung eines Web Structure Detection Verfahrens (auch Boilerplate Detection genannt), welches automatisch erkennt, welche Bereiche relevanten Content beinhalten
• Crawling von Online-Shops im Clear- und Darknet (Dataset Generation)
• Implementierung eines maschinellen Lernverfahrens, welches plattformübergreifend erkennen kann, ob es sich um illegale / gefälschte Ware handelt.

Voraussetzungen
• Erfahrungen in der Programmiersprache Python
• Machine Learning (ggf. Deep Learning)
• Interesse an NLP und der Arbeit mit Texten

Inna Vogel
inna.vogel@sit.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT
Rheinstr. 75
64295 Darmstadt
Tel. 06151 869 171
Dateianhänge
Ausschreibung_Web Structure Detection Darknet Online Shops.pdf
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