prikaz prve stranice dokumenta Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta
Rad nije dostupan
diplomski rad
Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. urn:nbn:hr:168:792055
Bajac, Bojan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bajac, B. (2015). Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:792055

Bajac, Bojan. "Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:792055

Bajac, Bojan. "Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:792055

Bajac, B. (2015). 'Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:792055

Bajac B. Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2015 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:792055

B. Bajac, "Otkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2015. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:792055

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:792055
Podaci o radu
NaslovOtkrivanje korisnika sklonih promjeni pokretne mreže temeljem analize društvenog konteksta
Naslov (engleski)Mobile churn prediction by using social context
AutorBojan Bajac
MentorZoran Skočir (mentor)
Član povjerenstvaZoran Skočir (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Banek (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2015-07-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Rad opisuje algoritme za predikciju odlaska korisnika iz telekomunikacijske mreže. Na početku rada opisan je algoritam „stablo odlučivanja“ koji ne koristi društveni kontekst kao varijablu za predikciju. Kasnije u radu opisuju se nešto složeniji algoritmi. Prvi opisani, koji koristi društveni kontekst, je „Identifikacija influencera“. Nije klasični algoritam za predikciju churna već više prevencija odlaska vrijednog korisnika. Sljedeći opisan algoritam „Identifikacija grupe potencijalnih churnera“ temelji se na identifikaciji grupe churnera gdje se kasnije metodama strojnog učenja dolazi do podatka za pojedinog korisnika. Posljednji opisani algoritam, „Hibridni model“, koristi tradicionalne metode predviđanja churna i poboljšava rezultate korištenjem analize društvenih mreža.
Sažetak (engleski)
This paper describes churn prediction algorithms in telecommunications network. At the beginning of the paper, "Decision tree" algorithm that does not use the social context as a variable to predict churn is described, later in the paper more complex algorithms are presented. The first described, which uses social context, is "influencer identification". It is not a classic algorithm for churn prediction, more for churn prevention of valuable customers. Next described algorithm "Identification of potential churner group" is based on identifying group of churners, machine learning methods are later used to predict churn of individual customer. The last described algorithm, the "Hybrid model", uses traditional churn predicting models and enhance results using social network analysis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:792055
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 07:41:14