|
|
Získávání znalostí pro modelování následných akcí
Veselovský, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Získavanie znalostí z databáz je komplexný problém zahrňujúci integráciu, prípravu dát, dolovanie znalostí metódami strojového učenia a vizualizáciu výsledkov. Práca pojednáva o celom procese získavania znalostí, špeciálne o problematike budovania dátových skladov, kde prináša návrh a implementáciu dátového skladu pre spoločnosť ROI Hunter, a.s. V oblasti dolovania z dát sa práca zameriava na klasifikáciu a predikciu reklamných dát dostupných z pripraveného dátového skladu, a to predovšetkým klasifikáciou rozhodovacím stromom. Pri predikcii vývoja nových reklám sa kladie dôraz na zdôvodnenie predikcie ako aj na návrh pre úpravu nastavení reklamy tak, aby predikcia skončila pozitívne, a teda aby s istou pravdepodobnosťou reklama v skutočnosti získala lepšie výsledky.
|
|
|
Sémantická podobnost článků
Veselovský, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá modelováním struktury sémantických vztahů mezi články v anglickém jazyce. Představuje existující metody pro reprezentaci a výpočet podobnosti článků. Základnou metodou je vektorový model, který reprezentuje dokument jako vektor slov. Jednotlivým slovům jsou v rámci modelu určené váhy důležitosti metodou TF-IDF. Dále jsou zde popsány pokročilé metody modelování a to Latentní sémantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Práce se také zabývá články, které jsou sémanticky anotované, přičemž váhy anotačních slov jsou vypočítány na základe metody SGD. Vyhodnocení výsledků probíhá na připraveném testovacím korpusu dokumentů, ke kterému existuje referenční hodnocení podobnosti.
|
|
|
Získávání znalostí pro modelování následných akcí
Veselovský, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Získavanie znalostí z databáz je komplexný problém zahrňujúci integráciu, prípravu dát, dolovanie znalostí metódami strojového učenia a vizualizáciu výsledkov. Práca pojednáva o celom procese získavania znalostí, špeciálne o problematike budovania dátových skladov, kde prináša návrh a implementáciu dátového skladu pre spoločnosť ROI Hunter, a.s. V oblasti dolovania z dát sa práca zameriava na klasifikáciu a predikciu reklamných dát dostupných z pripraveného dátového skladu, a to predovšetkým klasifikáciou rozhodovacím stromom. Pri predikcii vývoja nových reklám sa kladie dôraz na zdôvodnenie predikcie ako aj na návrh pre úpravu nastavení reklamy tak, aby predikcia skončila pozitívne, a teda aby s istou pravdepodobnosťou reklama v skutočnosti získala lepšie výsledky.
|
|
|
Sémantická podobnost článků
Veselovský, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá modelováním struktury sémantických vztahů mezi články v anglickém jazyce. Představuje existující metody pro reprezentaci a výpočet podobnosti článků. Základnou metodou je vektorový model, který reprezentuje dokument jako vektor slov. Jednotlivým slovům jsou v rámci modelu určené váhy důležitosti metodou TF-IDF. Dále jsou zde popsány pokročilé metody modelování a to Latentní sémantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Práce se také zabývá články, které jsou sémanticky anotované, přičemž váhy anotačních slov jsou vypočítány na základe metody SGD. Vyhodnocení výsledků probíhá na připraveném testovacím korpusu dokumentů, ke kterému existuje referenční hodnocení podobnosti.
|
host ::
RSS.