izpis_h1_title_alt

Napovedovanje konceptov na podlagi toka dogodkov
ID NEMEC, ALEN (Avtor), ID Curk, Tomaž (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,45 MB)
MD5: 745A807185AD75360858D4AE8DF5FF56

Izvleček
Možnost napovedovanja prihodnjih dogodkov in njihovih posledic je privlačna ideja, a v praksi težko izvedljiva zaradi velikega števila možnih izidov. Ta diploma predstavlja poskus napovedovanja, ki temelji na predpostavki, da se vzorci iz preteklosti ponavljajo. Svetovne dogodke modeliramo kot skupine konceptov, na podlagi katerih jih gručimo v skupine povezanih dogodkov. Iz teh zgradimo podatkovno zbirko za namene napovedovanja, kjer vhodni atributi opisujejo koncepte, ki se pojavijo v posamezni gruči znotraj danega časovnega okna, ciljne oznake pa so koncepti, ki se pojavijo naslednji teden. Na podatkih ocenimo in primerjamo uspešnost različnih modelov za napovedovanje. Naši poskusi pokažejo, da takšno modeliranje povezav med koncepti prispeva koristne informacije za namene napovedovanja prihodnjih dogodkov.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:novice, gručenje, podatkovno rudarjenje, napovedovanje, dogodki
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2018
Datum objave v RUL:28.09.2018
Število ogledov:538
Število prenosov:152
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Predicting concepts based on streams of events
Izvleček:
Having the ability to predict the course of future events is an attractive idea, but difficult to achieve in practice because of the vast number of possibilities. This diploma presents an attempt at doing so based on the hypothesis that patterns of events from the past tend to repeat. We model real world events as groups of concepts. We cluster events into groups of related events. We then build a dataset from these clusters, where the attributes of each data point represent concepts that occur in a single cluster within a certain time window, and the target labels are concepts that occur the next week. We compare the effectiveness of several different prediction models. Our tests show that relationships between concepts contain useful information for predicting the future course of events.

Ključne besede:news, clustering, data mining, prediction, events

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj