Prepoznavanje anomalij v avtomatsko ekstrahiranih grafih iz spletaSafić, Sanil (Avtor) Žitnik, Slavko (Mentor) Zaznavanje anomalijgrafne podatkovne bazeNeo4javtomatska ekstrakcija podatkovV nalogi je predstavljen sistem za zaznavanje anomalij v avtomatsko ekstrahiranih grafih iz spleta, zgrajen na grafni bazi Neo4j in pravilih v jeziku Cypher. Sistem prepoznava strukturne, atributne in časovne nepravilnosti, kot so nenavadne lastniške strukture, nelogične investicije ter neskladja v datumih dogodkov, rezultate pa semantično preveri z velikim jezikovnim modelom (LLM). Evalvacija na grafu s približno 40 milijoni vozlišč pokaže visoko natančnost pri izbranih pravilih, pomemben vpliv materializiranih povezav na čas izvajanja poizvedb ter zmanjšanje obremenitve ročne validacije (QA). Pristop združuje razložljivost pravil s semantično analizo LLM in predstavlja korak k modularnemu, samoučečemu sistemu za zagotavljanje kakovosti podatkov.20262026-01-28 10:10:02Magistrsko delo/naloga178466VisID: 37753COBISS_ID: 268544259sl