|
|
Data Mining Based Web Analyzer of Job Advertisements
Wittner, Alex ; Dzurenda, Petr (oponent) ; Sikora, Marek (vedoucí práce)
The goal of this bachelor's thesis was to create an automated submission of new job postings by inserting a URL within an existing web application https://rewire.informacni-bezpecnost.cz that aims to collect job postings in the cybersecurity field with a detailed job competency analysis. The job advertisements are analyzed using a multi-pattern search algorithm, Aho-Corasick, written in Java. A Python script using the Selenium library extracts information from job advertisements. The resulting implementation and web page are created using PHP and the ReactJS library using JavaScript.
|
|
|
Knowledge Discovery from Spatio-Temporal Data
Liptáková, Daša ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
This thesis deals with knowledge discovery from spatio-temporal data. Firstly, it describes the general principles of knowledge discovery and then knowledge discovery from spatio-temporal data, where it mainly focuses on methods for detecting outlying trajectories of moving objects. In the next section, the thesis describes the design and implementation of the mining task and demonstration application. Finally, several experiments are performed over three different datasets.
|
|
|
Využití data miningu ve firemních procesech
Měchura, Dalibor ; Kříž, Jiří (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se soustředí na data mining techniky a taktéž business intelligence analýzy. V souladu s provedenou analýzou současného stavu ve firmě je navrhnuto komplementární řešení problematiky a je poskytnut náhled na dosavadní data z jiné perspektivy, a sice s využitím programu RapidMiner. Výstupem práce tak jsou konkrétní analytické výstupy pro podporu rozhodování ve firmě.
|
|
|
Modelování a analýza logistických procesů pomocí procesních a datových analytických metod
Rudnitckaia, Julia ; Wang, Hao (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Hruška, Tomáš (vedoucí práce)
V této práci navrhujeme přístup k modelování skrytých a neznámých procesů a podprocesů na příkladu logistického námořního přístavu. Základní procesní model umožňuje využívat pokročilejší algoritmy, protože odchylky a hlavní cesty jsou viditelnější a lépe kontrolovatelné. Získaný model je základem pro stěžejní výzkum této práce a bude obohacen o klíčové ukazatele výkonnosti a jejich predikce použitím pokročilých technik procesního dolování, statistiky a strojového učení. Hlavní rozdíl v přístupu je v tom, že jako cílovou proměnnou nebereme žádnou konkrétní hodnotu, ale objekt - variantu procesu nebo typ procesu se sadou parametrů. Analýza úzkých míst na jedné straně a predikční analýza na druhé straně jsou vynuceny informacemi, které jsou zlepšené pomoci context-aware informace, zejména těmito dalšími objektivními atributy procesu. Kromě toho podpora deskriptivního ("Jak je") aktuálního procesního modelu s určitou notace a integrace s relevantními úzkými a prediktivními metodami kompromitují výhody tohoto přístupu. Práce se primárně zaměřuje na návrh algoritmů a metod pro podporu analýzy logistických dat. Lze jej však odpovídajícím způsobem upravit a aplikovat na jiné oblasti, díky čemuž je přístup flexibilní a universální. Výsledkem práce je framework pro modelování nestrukturovaných procesů a metoda predikce klíčových parametrů procesů. Tato analýza procesů s jejich atributy by mohla být v budoucnu využita pro systémy rozhodování a procesní mapy.
|
|
|
Zjišťování příznaků z obrazových dat
Uher, Václav ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Zpracování obrazu je jednou z oblastí analýzy signálů. Tato práce se zabývá zjišťováním příznaků z obrazových dat a jejich implementací pomocí programovacího jazyku Java. Hlavní přínos práce spočívá ve vytvoření extraktorů příznaků a jejich implementací do programu RapidMiner. Díky čemuž vznikl robustní nástroj pro analýzu obrazu. Funkčnost jednotlivých operátorů je ověřena na snímcích mamografu. Byl vytvořen funkční model pro odstraňování artefaktů ze snímků mamografu. Úspěšnost odstraňování je srovnatelná s ostatními podobnými pracemi. Dále byly srovnány učící se algoritmy na příkladu detekce srdeční komory na ultrazvukovém snímku.
|
|
|
Dolování dat v prostředí sociálních sítí
Raška, Jiří ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývala získáváním znalostí ze sociálních médií. Konkrétním cílem této práce bylo získávání názorů na úrovní rysů z uživatelských recenzí. V teoretické části byly uvedeny metody v procesu dolování názorů a zpracování přirozeného jazyka. Hlavní částí této práce byly návrh a implementace knihovny pro dolování názorů pomocí analyzátoru přirozeného jazyka Stanford Parser a lexikální databáze WordNet. Pro identi kaci rysů byla použita závislostní gramatika, implicitní rysy byly dolovány metodou CoAR a názory byly klasi kovány algoritmem typu učení s učitelem. Na závěr byly uvedeny experimenty vyhodnocující implementované řešení a příklady použití.
|
|
|
Implementace dolovacích modulů systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Stríž, Rostislav ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Šebek, Michal (vedoucí práce)
Sběr a ukládání dat hraje významnou roli v mnoha aspektech dnešního podnikání a kvalitní informace se stávají klíčem k úspěchu. Proces získávání znalostí z databází umožňuje z uložených dat získat skryté informace, které lze využít k dalšímu rozvoji. Tato práce se zabývá rozšířením nástroje, který slouží právě k dolování informací. Cílem bylo vytvořit modul pro dolovací program, pracující na platformě NetBeans avyvíjený na FIT ke studijním účelům. Nový modul bude umožňovat dolování z databázového systému Oracle pomocí netradičního použití genetického algoritmu. Obsahem práce je postup tvorby tohoto modulu - od teoretických základů až po podrobnosti implementace, testování a zhodnocení.
|
|
|
Multi-label klasifikace textových dokumentů
Průša, Petr ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací textových dokumentů. Jsou zde vysvětleny základní pojmy a problémy dolování z textu. Práce vysvětluje pojem shlukování a ukazuje několik základních algoritmů shlukování. Je zde ukázáno i několik metod klasifikace a podrobně je rozebrána vybraná metoda matrix regression. Dále byla navrhnuta a implementována aplikace používající ke klasifikaci matrix regression. Provedené experimenty byly zaměřeny na normalizaci a prahování.
|
|
|
Knowledge Discovery from Time Series
Krutý, Peter ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
This thesis is focused on the field of knowledge discovery from data, specifically from time series. Main objective is to research Python programming language support in this area and then design and implement an application that will allow to demonstrate and compare selected methods. Methods are demonstrated in experiments using appropriate data set. The output of the thesis is a comparison of methods for specific tasks and the application implementing selected methods.
|
|
|
Algoritmus pro cílené doporučování produktů
Bodeček, Miroslav ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá prozkoumáním problematiky doporučování produktů v internetovém obchodování, zhodnocením dostupných technik, detailním návrhem systému doporučování produktů pro existující internetový obchod a implementací tohoto systému včetně otestování. V technické zprávě je nejprve prezentován úvod do problematiky, představen současný stav v internetovém obchodování a specifikovány požadavky na implementaci nadstavby nad internetovým obchodem. Dále zpráva obsahuje úvod do dolování dat. Následuje detailní návrh systému a zpráva o provedeném testování. Závěr obsahuje zhodnocení dosažených výsledků a diskuzi o možném dalším vývoji.
|
host ::
RSS.