prikaz prve stranice dokumenta Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki
No public access
master's thesis
Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:845028
Požek, Mislav
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Požek, M. (2020). Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:845028

Požek, Mislav. "Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:845028

Požek, Mislav. "Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:845028

Požek, M. (2020). 'Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 21 June 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:845028

Požek M. Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 June 21] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:845028

M. Požek, "Višerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:845028

Metadata
TitleVišerazredna klasifikacija čvorova grafa na osnovi naučenih značajki
Title (english)Multiclass Classification of Graph Nodes Based on Learned Features
AuthorMislav Požek
MentorMarin Šilić (mentor)
Committee memberMarin Šilić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDejan Škvorc (član povjerenstva)
Committee memberGoran Delač (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-02-21, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U ovom radu proučene su i uspoređene tri suvremene metode otkrivanja značajki čvorova grafova; DeepWalk, LINE, Node2Vec. Korištene su tri vrste čestih klasifikatora: model logističke regresije, grupiranje najbližim centroidom i stroj potpornih vektora. Primjenom pronađenih značajki na klasifikatorima istražena je i izmjerena kvaliteta pronađenih značajki. Kako bi se značajke usporedile na realističnom skupu podataka, prikupljen je skup žanrovskih oznaka i preporuka računalnih igara s platforme Steam. Prikupljen skup podataka zapisan je u obliku grafa. Dobiveni rezultati višerazredne klasifikacije na značajkama različitih metoda analizirani su i uspoređeni korištenjem standardnih klasifikacijskih mjera.
Abstract (english)
In this thesis three modern methods for graph node feature encoding were analyzed; DeepWalk, LINE, Node2Vec. Three different classifier types were used: logistic regression model, neareset centroid clustering and support vector machine. Using the encoded node features to train the classifiers the quality of the different methods was explored and measured. To compare the encoded features on a real-life dataset, a dataset of tags and suggestions of computer games on the Steam platform was collected. The collected dataset was represented by a graph. The results of the multi-label classification were analyzed and compared using common classification measures.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:845028
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-15 11:05:29