Выпускная квалификационная работа посвящена актуальной задаче классификации документов. Задача рассматривается на примере анализа статей на сайте Википедия. Для решения используется анализ графа ссылок между документами.  В первой главе работы приведен обзор основных алгоритмов текстовой классификации: алгоритма k-means, алгоритма k ближайших соседей, метода опорных векторов (SVM), латентного размещения Дирихле (LDA). Во второй главе рассмотрен алгоритм частичного обучения на графе. В третьей главе описывается проведение эксперимента целью, которого является сравнение традиционных алгоритмов текстовой классификации с алгоритмом частичного обучения на графе, и приведены результаты этого эксперимента.  К достоинствам работы можно отнести актуальность выбранной темы, а также подробный обзор выбранных для рассмотрения алгоритмов.   В качестве основного недостатка следует отменить крайне скудное описание проведенного эксперимента. В тексте работы не описывается какие средства были использованы для получения результатов работы алгоритмов на тестовых данных. Сами результаты также описаны достаточно коротко.   Отмеченный недостаток существенно снижает качество работы, однако, считаю, что выпускная квалификационная работа Зворыкина Егора Артемовича "Классификация документов посредством кластеризации графа ссылок между ними" удовлетворяет требованиям, предъявляемым к выпускной квалификационной работе бакалавра и заслуживает оценки "удовлетворительно".    Рецензент: старший инженер-программист  EPAM Systems Big Data Competency Center                   Юршина Анастасия Александровна