dc.contributor.advisor |
Olej, Vladimír |
cze |
dc.contributor.author |
Říha, Michal |
|
dc.date.accessioned |
2012-07-15T22:42:56Z |
|
dc.date.available |
2012-07-15T22:42:56Z |
|
dc.date.issued |
2011 |
|
dc.identifier |
Univerzitní knihovna (sklad) |
cze |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/46189 |
|
dc.description.abstract |
Diplomová práce se zabývá modelováním návštěvnosti webové domény pomocí metody Support Vector Machines (SVM). Řešená problematika se vztahuje na univerzitní webové stránky. V první části práce je popsána problematika web mining-u a časových řad. Další část je věnována problematice metody modelování, kterou je metoda podpůrných vektorů SVM. Kapitola návrh modelu obsahuje předzpracování dat a návrh predikčního systému. V závěru jsou analyzovány a popsány výsledky. |
cze |
dc.format |
65 s. |
cze |
dc.format.extent |
1658247 bytes |
cze |
dc.format.mimetype |
application/pdf |
cze |
dc.language.iso |
cze |
|
dc.publisher |
Univerzita Pardubice |
cze |
dc.rights |
Práce není přístupná |
cze |
dc.subject |
Web Mining |
cze |
dc.subject |
Support Vector Machines |
cze |
dc.subject |
podpůrný vektor |
cze |
dc.subject |
Support Vector Regression |
cze |
dc.subject |
jádrová funkce |
cze |
dc.subject |
neuronové sítě |
cze |
dc.subject |
statistika |
cze |
dc.subject |
Web Mining |
eng |
dc.subject |
Support Vector Machines |
eng |
dc.subject |
Support Vector |
eng |
dc.subject |
Support Vector Regression |
eng |
dc.subject |
Kernel Function |
eng |
dc.subject |
Neural Networks |
eng |
dc.subject |
Statistica |
eng |
dc.title |
Predikce časových řad návštěvnosti webové domény pomocí SVM |
cze |
dc.title.alternative |
Prediction time series of web domains visit by SVM |
eng |
dc.type |
diplomová práce |
cze |
dc.contributor.referee |
Hájek, Petr |
cze |
dc.date.accepted |
2012 |
cze |
dc.description.abstract-translated |
This thesis deals with modeling traffic web domain using method Support Vector Machines (SVM). Addressing refers to the university website. The first part describes the problems of web mining and time series. Another section is devoted to issues of modeling, which is the method of SVM support vectors. Chapter proposed model includes preprocessing and prediction system design. In conclusion, the results are described and analyzed. |
eng |
dc.description.department |
Ústav systémového inženýrství a informatiky |
cze |
dc.thesis.degree-discipline |
Informatika ve veřejné správě |
cze |
dc.thesis.degree-name |
Ing. |
cze |
dc.thesis.degree-grantor |
Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní |
cze |
dc.identifier.signature |
D25724 |
|
dc.thesis.degree-program |
Systémové inženýrství a informatika |
cze |
dc.description.defence |
Student představil svou diplomovou práci, jejímž cílem byl návrh modelu pro predikci návštěvnosti webu Univerzity Pardubice pomocí metody Support Vector Machine. Prezentoval výběr funkcí, postup ve zvoleném modelovacím nástroji a závěry práce. Dále pokračoval odpovídáním na otázky členů komise.
Doplňující otázky:
Které proměnné jste zvolil jako vstupní a výstupní? Jaký byl časový posun?
Jaký tvar nadroviny jste měl na mysli u SVM?
Jaké jsou optimální parametry pro Váš model? Ukažte strukturu modelu. |
cze |
dc.identifier.stag |
8795 |
cze |
dc.description.grade |
Dokončená práce s úspěšnou obhajobou |
cze |
dc.description.grade |
Dokončená práce s úspěšnou obhajobou |
cze |