prikaz prve stranice dokumenta Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika
  Preuzmi
PDF 1.7 MB
disertacija
Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika
Varaždin: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, 2019. urn:nbn:hr:211:750631
Matošević, Goran
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet organizacije i informatike

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta organizacije i informatike

Citirajte ovaj rad

Matošević, G. (2019). Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika (Disertacija). Varaždin: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:750631

Matošević, Goran. "Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:750631

Matošević, Goran. "Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:750631

Matošević, G. (2019). 'Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:750631

Matošević G. Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika [Disertacija]. Varaždin: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike; 2019 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:750631

G. Matošević, "Prilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika", Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet organizacije i informatike, Varaždin, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:750631

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:211:750631
Podaci o radu
NaslovPrilagodba sadržaja mrežnih stranica za internetske tražilice pomoću strojnoga učenja i obrade prirodnoga jezika
Naslov (engleski)Web page content adjustment for search engines using machine learning and natural language processing
AutorGoran Matošević
MBZ: 336810
MentorJasminka Dobša (mentor)
MBZ: 218640
MentorDunja Mladenić (komentor)
MBZ: 267611
Član povjerenstvaDanijel Radošević (predsjednik povjerenstva)
MBZ: 210804
Član povjerenstvaJan Šnajder (član povjerenstva)
MBZ: 267611
Član povjerenstvaMarkus Schatten (član povjerenstva)
MBZ: 291806
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet organizacije i informatike
Varaždin
Datum i država obrane2019-10-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Informacijsko i programsko inženjerstvo
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka
Sažetak
Optimizacija mrežnih stranica za tražilice (engl. Search engine optimization, SEO) podrazumijeva tehnike pomoću kojih autor mrežnih stranica provodi nad svojim stranicama kako bi one što bolje rangirale u organskim (prirodnim) rezultatima pretraživanja na internetskim tražilicama za odabrane ključne riječi. Taj proces između ostalog uključuje i optimizaciju sadržaja, odnosno prilagodbu sadržaja mrežnih stranica prema preporukama za optimizaciju mrežnih stranica za tražilice (u daljem tekstu SEO preporukama). Ovim istraživanjem ispituje se mogućnost upotrebe strojnog učenja za klasifikaciju mrežnih stranica u tri predefinirane klase s obzirom na stupanj prilagodbe sadržaja SEO preporukama. Pomoću strojnoga učenja izgrađeni su klasifikatori koji su naučili svrstati nepoznati uzorak (mrežnu stranicu) u predefinirane klase, te utvrditi značajne faktore (varijable) koje utječu na stupanj prilagodbe. Također izgrađen je sustav ispravka „neprilagođenih“ stranica upotrebom tehnika iz domene obrade prirodnog jezika. Rezultati su pokazali da se pomoću strojnog učenja može ocijeniti stupanj prilagođenosti stranice SEO preporukama, da se strojno učenje može koristiti za utvrđivanje značajnih faktora, te da se izgrađeni sustav prilagodbe može koristiti za ispravak tj. poboljšanje mrežnih stranica koje su u prethodnim fazama klasificirane kao "neprilagođene".
Sažetak (engleski)
Search engine optimization (SEO) involves techniques by which the author of the website customizes the website so that it ranks higher in organic (natural) search results on popular Internet search engines for selected keywords. This process includes, among others, the optimization of content (text) to fit SEO recommendations. This study examines the possibility of using machine learning tecniques to classify web pages into three predefined classes related to the degree of content adjustment to the SEO recommendations. Using machine learning algorithms, classifiers are built and trained to classify an unknown sample (web page) in the predefined classes and to identify important factors that affect the degree of adjustment. In addition, using algorithms from the domain of natural language processing a system for correction is built and tested. Results show that machine learning can be used to predict the degree of adjustments of web pages to SEO recommendations, for identifying important SEO factors and that the proposed correction system can be used to correct pages which were classified as "misfits" in prior stages.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:211:750631
Studijski programNaziv: Informacijske znanosti
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski doktorski
Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, područje društvenih znanosti, polje informacijske i komunikacijske znanosti (dr.sc.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-10-23 13:30:13