prikaz prve stranice dokumenta Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju
Rad nije dostupan
diplomski rad
Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:165477
Bukovac, Nikola
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bukovac, N. (2018). Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165477

Bukovac, Nikola. "Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165477

Bukovac, Nikola. "Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165477

Bukovac, N. (2018). 'Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165477

Bukovac N. Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165477

N. Bukovac, "Analiza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165477

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165477
Podaci o radu
NaslovAnaliza velikih mreža zasnovana na strojnom učenju
Naslov (engleski)Machine Learning Based Large-Scale Network Analysis
AutorNikola Bukovac
MentorIgor Čavrak (mentor)
Član povjerenstvaIgor Čavrak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDanko Basch (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Bosnić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-19, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Reprezentiranjem čvorova moguće je raditi analizu strojnim učenjem nad velikim mrežama s obzirom na to da je svaki čvor prikazan kao vektor realnih vrijednosti određene veličine koja je mnogo manja od broja čvorova u mreži. Analiza je napravljena korištenjem šest algoritama reprezentativnog učenja čvorova s različitim metodama učenja kako bi se ustanovilo koje su metode najbolje. Izbor najboljeg algoritma za reprezentiranje čvorova je ovisan i o metodi analize koju želimo napraviti nad skupom podataka, ali i o parametrima algoritma koji su odabrani pa je provedena i analiza utjecaja parametara na utjecaj algoritama. Provedene su analize klasifikacijom čvorova, predviđanjem veza, grupiranjem čvorova i vizualizacije čvorova koje mogu imati različita značenja ovisno o domeni primjene.
Sažetak (engleski)
Using node representation learning to create node representations it is possible to analyze large scale networks with machine learning because every node is representated as a vector of real numbers which size is a lot smaller than the number of nodes in the network. Analysis was made using six representation learning algorithms with different learning methods to determine which methods were the best. The choice of the best representation learning algorithm is dependent on the analysis method we want to do on the dataset, but also on the chosen algorithm parameters and because of that a parameter analysis is done. Analyzes were performed by classifying nodes, predicting links, grouping nodes, and visualizing nodes that could have different meanings depending on the application domain.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:165477
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 19:26:14