Název: Zlepšení předpovědi sociálních značek využitím Data Mining
Překlad názvu: Improved Prediction of Social Tags Using Data Mining
Autoři: Harár, Pavol ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Kříž, Jiří (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2015
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská
Abstrakt: [slo] [eng]
Diplomová práca sa zaoberá využitím Text miningu ako metódy na predikovanie značiek článkov. Práca popisuje iteratívny spôsob narábania s veľkými súbormi dát, ich rozbor, čistenie a výpočet skóre TF-IDF pre výrazy vyskytujúce sa v článku. Detailne popisuje priebeh programu naprogramovaného v jazyku Python 3.4.3. Výsledkom spracovania viac ako 1 milióna článkov databázy webovej encyklopédie Wikipédia je slovník výrazov anglického jazyka, pomocou ktorej je možné určiť n najdôležitejších výrazov vlastných článku z korpusu článkov. Relevantnosť výsledných značiek dokazuje vhodnosť použitej metódy. This master’s thesis deals with using Text mining as a method to predict tags of articles. It describes the iterative way of handling big data files, parsing the data, cleaning the data and scoring of terms in article using TF-IDF. It describes in detail the flow of program written in programming language Python 3.4.3. The result of processing more than 1 million articles from Wikipedia database is a dictionary of English terms. By using this dictionary one is capable of determining the most important terms from article in corpus of articles. Relevancy of consequent tags proves the method used in this case.
Klíčová slova: Data mining; iterative parsing; Python; scoring; tags; Text mining; TF-IDF

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/39521

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-224862


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce