<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=119126"><dc:title>Analiza časa izdelave oglasov</dc:title><dc:creator>TORKAR,	MIHA	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kononenko,	Igor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Vodopivec,	Tom	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>naključni gozdovi</dc:subject><dc:subject>regularizacija Tihonova</dc:subject><dc:subject>metoda podpornih vektorjev</dc:subject><dc:subject>odločitveno drevo</dc:subject><dc:subject>RReliefF</dc:subject><dc:subject>Boruta</dc:subject><dc:subject>vrednosti Shapley</dc:subject><dc:subject>Shapleyeve aditivne razlage</dc:subject><dc:subject>pomembnost atributov</dc:subject><dc:subject>oglaševanje</dc:subject><dc:description>Spletno oglaševanje predstavlja čedalje večji delež celotnega oglaševanja, s tem pa se razvijajo tudi različne platforme za izdelavo spletnih oglaševalskih kampanj. Naš cilj je bil ugotoviti, kateri atributi najbolj vplivajo na potreben čas za izdelave kampanje na podlagi podatkov, ki nam jih je priskrbelo podjetje Celtra d.o.o. Atribute ocenjujemo z RReliefF-om in Boruto, nato zgradimo več regresijskih napovednih modelov in najuspešnejšega med njimi razložimo z uporabo metode SHAP. Ugotovimo, da na čas izdelave najbolj vpliva število komponent oglasov v kampanji, število uporabnikov in to, koliko dela na kampanji opravijo grafični oblikovalci.</dc:description><dc:date>2020</dc:date><dc:date>2020-09-03 10:55:01</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>119126</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>