prikaz prve stranice dokumenta Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja
2021. urn:nbn:hr:168:185388
Despot, Ivan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Despot, I. (2021). Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185388

Despot, Ivan. "Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185388

Despot, Ivan. "Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185388

Despot, I. (2021). 'Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 14.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185388

Despot I. Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 14.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185388

I. Despot, "Analiza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185388

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:185388
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAnaliza grafa društvene mreže primjenom tehnika strojnog učenja
Naslov (engleski)Social Network Graph Analysis Using Machine Learning Techniques
AutorIvan Despot
MentorGoran Delač (mentor)
Član povjerenstvaGoran Delač (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarin Šilić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKlemo Vladimir (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad sadrži kratak pregled područja analize društvenih mreža te znanosti o mrežama (engl. network science). Poseban naglasak stavljen je na tzv. algoritme ugrađivanja (engl. embedding algorithms) te njihovu primjenu kod standardnih tehnika analize mreža. Aplikacija, u programskom jeziku Python, implementirana je i dokumentirana za potrebe evaluacije algoritama ugrađivanja nad grafovima kao što su node2vec te DeepWalk. Evaluacija je izvedena pomoću zadataka klasifikacije čvorova (engl. node classification), predviđanja veza (engl. link predication) te grupiranja čvorova (engl. node clustering) za potrebe detekcije zajednica. Evaluacija je provedena nad javno dostupnim podacima u obliku grafova društvenih mreža te se može reproducirati nad drugim skupovima podataka u svrhe određivanja optimalnog algoritma ugrađivanja te parametara za specifične slučajeve.
Sažetak (engleski)
This thesis provides a brief introduction to the field of social network analysis as well as network science in general. A special focus was given to embedding algorithms and their application in standard network analysis techniques. A Python application has been implemented and documented for the purpose of evaluating the graph embedding techniques node2vec and DeepWalk on machine learning tasks such as node classification and link prediction as well as community detection (node clustering). The evaluation was undertaken on publicly available social network graphs and can be reproduced on other datasets to determine the best algorithm implementations and parameters on a case-to-case basis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:185388
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 pohrane2023-01-13 09:55:04