<?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=88879"><dc:title>Iskanje in razvrščanje spletnih trgovin</dc:title><dc:creator>BIRSA,	ARON	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Robnik Šikonja,	Marko	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>specializirani iskalnik</dc:subject><dc:subject>podatkovno rudarjenje</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>spletne trgovine</dc:subject><dc:subject>analiza besedil</dc:subject><dc:subject>naivni Bayesov klasifikator</dc:subject><dc:subject>k-najbližjih sosedov</dc:subject><dc:subject>metoda naključnih gozdov</dc:subject><dc:subject>nevronska mreža</dc:subject><dc:subject>metoda podpornih vektorjev.</dc:subject><dc:description>Cilj diplomske naloge je razvoj orodja, ki omogoča avtomatsko zaznavanje spletnih trgovin glede na tip izdelkov, ki jih ponuja. Spletne strani smo klasificirali v sedem vnaprej določenih kategorij: starine in zbirke, oblačila, zabavna elektronika, pohištvo, dom in vrt, nakit in pisarniški izdelke. Glavni problem je bil pridobivanje ustreznih podatkov za izgradnjo učne in testne množice ter klasificiranje spletnih strani. Uporabili smo naslednje metode strojnega učenja: naivni Bayesov klasifikator, k-najbližjih sosedov, metodo naključnih gozdov, nevronsko mrežo in metodo podpornih vektorjev. Najbolj obetavne rezulate smo dobili z metodo podpornih vektorjev.</dc:description><dc:date>2017</dc:date><dc:date>2017-01-24 11:10:02</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>88879</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>