prikaz prve stranice dokumenta Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža
  Download
PDF 636.44 KB
master's thesis
Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science, 2014. urn:nbn:hr:217:272939
Mihaljević, Mate
University of Zagreb
Faculty of Science
Department of Mathematics

Institutional repository: Repository of the Faculty of Science

Cite this document

Mihaljević, M. (2014). Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:272939

Mihaljević, Mate. "Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:272939

Mihaljević, Mate. "Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:272939

Mihaljević, M. (2014). 'Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, accessed 22 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:272939

Mihaljević M. Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science; 2014 [cited 2024 July 22] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:272939

M. Mihaljević, "Tenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, Zagreb, 2014. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:272939

Metadata
TitleTenzorske reprezentacije hipergrafa i primjene u analizi društvenih mreža
AuthorMate Mihaljević
MentorLuka Grubišić (mentor)
Committee memberLuka Grubišić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberZvonimir Bujanović (član povjerenstva)
Committee memberIvica Nakić (član povjerenstva)
Committee memberSanja Varošanec (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Science
(Department of Mathematics)
Zagreb
Defense date and country2014-09-26, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		NATURAL SCIENCES
Mathematics
Abstract
U ovom radu iznesene su osnovne definicije vezane uz tenzore. Detaljno je opisana notacija i operacije nad tenzorima. Dotaknuto je određivanje ranga tenzora kao i razlike u usporedbi svojstava tenzorskog s matričnim rangom (rang tenzora može biti različit nad \(\mathbb{R}\) i nad \(\mathbb{C}\), problem određivanja ranga tenzora je NP-težak). Nakon toga rad se bavi određivanjem PARAFAC dekompozicije tenzora trećeg reda, dok je za tenzore višeg reda iznesen pseudokod na Slici 1.7. Također, ovom radu je predstavljen TweetRank model, novi pristup rangiranju autoriteta u zajednici društvenih mreža. Koncepcijski, TweetRank je dodatak metodama za rangiranje autoriteta znanih iz web pretraživanja kao što su PageRank i HITS. Ovaj pristup iskorištava novi reprezentacijski model za društvene grafove temeljen na trodimenzionalnim tenzorima. To nam omogućuje da prirodnim putem iskoristimo semantiku korisničkih relacija. Primjenom PARAFAC tenzorske dekompozicije identificiramo autoritativne izvore u društvenoj mreži kao i grupe semantički usko povezanih pojmova od interesa. Iz tog razloga TweetRank model možemo smatrati sljedećim korakom prema učinkovitijoj i djelotvornijoj tehnologiji pretraživanja/preporučivanja za društvenu mrežu.
Abstract (english)
In this work we presented basic definitions related with tensors. Specified description is made for notation and tensor operations. We also observed determination of tensor rank and differences in comparation between property of tensor and matrix rank (tensor rank can be different over \(\mathbb{R}\) and over \(\mathbb{C}\), the problem of determining tensor rank is NP-hard). After that this work deals with determining PARAFAC tensor decomposition of third-order tensors, while for the higher-order tensors is presented pseudocode on Figure 1.7. Also, in this work we presented TweetRank, a novel approach for authority ranking in SocialWeb communities. Conceptually, TweetRank is a correspondent to authority ranking methods known from Web retrieval, such as PageRank or HITS. This approach exploits the novel representational model for social graphs, based on 3-dimensional tensors. This allows us to exploit in the natural way the available semantics of user relations. By applying the PARAFAC tensor decomposition we identify authoritative sources in the social network as well as groups of semantically coherent terms of interest. Therefore, TweetRank can be seen as a next step towards efficient and effective search/recommendation technology for the Social Web.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:217:272939
Study programmeTitle: Computer Science and Mathematics
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra računarstva i matematike (magistar/magistra računarstva i matematike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2019-01-23 12:16:59