<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>SISTEMI ZA UPRAVLJANJE IDENTITET Z NADZOROM UPORABNIKOVEGA VEDENJA</dc:title><dc:creator>ROŽAC,	BORUT	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kos,	Andrej	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Košir,	Andrej	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>klasifikacija</dc:subject><dc:subject>sistemi za upravljanje identitet</dc:subject><dc:subject>podatkovni model</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu je opisan primer uporabe dnevniških zapisov sistema za upravljanje identitet v povezavi z dnevniškimi zapisi strežnika DHCP in sistema za nadzor pristopa srednje velikega slovenskega podjetja, iz katerih je izdelan podatkovni model, na katerem so bile s pomočjo metod strojnega učenja napovedane ocene vedenjskega uspeha uporabnikov za samoiniciativnost. Značilke podatkovnega modela so bile predstavljene kot število ponovitev vzorcev določenih sekvenc dogodkov za posameznega uporabnika povezanih dnevniških zapisov v multinomskem podatkovnem zapisu in podatkovnem zapisu TF-IDF. Najbolj diskriminatorne vzorce sekvenc glede na oznako razreda smo za skupino vseh analiziranih uporabnikov poiskali s pomočjo testa Χ2 in njegovega Bonferronijevega popravka.
V prvem in drugem poglavju sta predstavljena koncept digitalne identitete in sistemov za upravljanje identitet in glavna motivacija za napovedovanje vedenja uporabnikov s pomočjo metod strojnega učenja za napovedovanje uspeha uporabnikov sistemov za upravljanje identitet.
V tretjem poglavju so na kratko opisani koncepti strojnega učenja, postopki učenja klasifikacijskih modelov, mere za ocenjevanje kakovosti klasifikacijskih modelov in na kratko postopki za izdelavo značilk. Opisani so tudi primeri uporabe metod strojnega učenje na področju analize dnevniških zapisov za potrebe odkrivanja vdorov v informacijske sisteme in primeri uporabe metod strojnega učenja na kadrovskem področju.
Četrto poglavje opisuje postopek pridobivanja podatkov iz različni virov, njihovo pripravo in postopek izdelave podatkovnih modelov ter za to uporabljena orodja.
V petem poglavju so opisani postopki napovedovanja uspeha uporabnikov z metodami strojnega učenje s predstavitvijo rezultatov.
Delo je zaključeno s sklepom, v katerem so podani vzroki za slabe rezultate klasifikacije in predlogi za uporabo metod strojnega učenja za analizo dnevniških zapisov sistemov za upravljanje identitet za druge namene.</dc:description><dc:date>2016</dc:date><dc:date>2016-09-29 10:20:02</dc:date><dc:type>Magistrsko delo</dc:type><dc:identifier>85925</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 35124</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
