Master theses

2020

Napovedovanje glasovanj strank v Evropskem parlamentu (Miha Nahtigal)

Evropski parlament je politično telo, ki že dolgo časa razdvaja javnost. Njegovi nasprotniki po eni strani trdijo, da je tako politično in kulturno heterogen organ nezmožen učinkovitega delovanja, po drugi strani pa naj bi evropski poslanci hitro izgubili stik s svojimi volivci ter glasovali predvsem tako, kot jim to naročijo vodje skupin. Zanimalo nas je, če evropski poslanci glasujejo dovolj avtomatično in predvidljivo, da bi lahko rezultate glasovanj uspešno napovedovali z modelom strojnega učenja. Da smo zmanjšali časovno kompleksnost smo se odločili za napovedovaje rezultatov glasovanj po političnih strankah. Najprej smo implementirali spletne pajke, s katerimi smo pridobili čim več rezultatov glasovanj in z njimi povezanih podatkov. Iz teh smo nato z interdisciplinarno kombinacijo metod podatkovnega rudarjenja ter strokovnega geopolitičnega znanja izluščili značilke in zgradili model.

Rezultati so pokazali približno 80% uspešnost napovedovanja rezultatov glasovanj (uteženi oceni f1 in roc-auc). Napovedovanje je bilo bistveno bolj uspešno pri strankah s proevropsko,liberalno in globalistično politično usmeritvijo kot to velja za evroskeptične, ekonomsko socialne in nacionalistične stranke. S tem smo dodatno podprli tezo o obstoju in pomembnosti nove nacionalistično-globalistične politične delitve. Poleg tega predstavlja problem tudi razred vzdržanih glasovanj, ki ga je težko napovedati že s pomočjo človeške inteligence.

Ključne besede

napovedovanje, glasovanja, politične stranke, Evropski parlament

Viri

Dispozicija, Magistrsko delo

2014

Primerjava orodij za vizualizacijo in preiskovanje omrežij (Didka Dimitrova Birova)

Zaradi povečevanja količine in kompleksnosti podatkov uporabniki vse težje učinkovito preučujejo velike množice podatkov. Podatki so med seboj povezani in posledično lahko množico podatkov predstavimo in vizualiziramo v obliki omrežja (socialna, biološka, svetovni splet). Glavni namen vizualizacije je učinkovito posredovati in predstaviti podatke s pomočjo vizualne percepcije ter predvsem olajšati raziskovanje podatkov oziroma omrežja. Za analizo in prikaz omrežij obstaja množica orodij - nekatera pokrivajo področje analize kot tudi prikaza, specializirana orodja pa se osredotočajo samo na analizo ali samo na vizualizacijo, oziroma so lahko specializirana za določeno domeno (npr. socialna omrežja).

V okviru naloge bi bilo potrebno narediti primerjavo in evaluacijo orodij za vizualizacijo omrežij – kakšne so omejitve, performance, možnosti za razširitev in dopolnjevanje obstoječih orodij.

Ključne besede

vizualizacija podatkov, omrežja, primerjava orodij

Komentar

Usmerjanje in pomoč pri mentorstvu prof. dr. Marka Bajca. Gre za diplomsko nalogo enake stopnje bolonjskemu magisteriju.

Viri

Diplomsko delo

2013

Označevanje imenskih entitet v pravnih besedilih (Matic Di Batista)

Odkrivanje podatkov iz besedil velja za eno izmed aktualnih podpodročij v okviru obdelave tekstovnih podatkov. Za slovenski jezik še nimamo dovolj prilagojenih pristopov ali ogromnih podatkovnih množic iz katerih bi lahko zgradili praktično uporabne metode za odkrivanje entitet. Namen diplomske naloge ja zato izdelava orodja, ki bo znalo odkrivati imenske entitete v slovenskih besedilih.

Kandidat naj pregleda obstoječe metode za odkrivanje entitet v besedilih in jih prilagodi za delo s slovenskim jezikom. Pri tem naj primerja njihovo delovanje in razišče morebitne probleme, ki so posledica sintakse in pravil v slovenščini. Nazadnje naj predlaga nov nabor značilk za učenje modelov in razvito metodo testira nad lastno izdelano podatkovno množico.

Ključne besede

ekstrakcija podatkov iz besedil, razpoznavanje entitet, tekstovno rudarjenje

Komentar

Usmerjanje in pomoč pri mentorstvu prof. dr. Marka Bajca. Gre za diplomsko nalogo enake stopnje bolonjskemu magisteriju.

Viri

Diplomsko delo

Kontekstualno ujemanje in iskanje na modelu spletne oglasne deske (Vasja Laharnar)

Spletne oglasne deske so specializirani iskalniki, ki lahko namesto dokumentov (npr. spletne strani, slike, besedila), indeksirajo uporabnike sistema. Primer so socialni iskalniki, ki ne vrnejo neposrednega odgovora, ampak se poizvedba pošlje uporabniku, ki ga sistem spozna za relevantnega in nato le ta odgovori. Takšni iskalniki morajo torej bolj upoštevati uporabniške profile in njihove kontekste.

V okviru diplomske naloge naj kandidat izdela spletno storitev, ki bo omogočala objavljanje besedil in njihovo iskanje. Pri tem naj kandidat preuči korake procesiranja besedil za potrebe splošnega indeksiranja. Poleg tega naj pri implementaciji iskanja in primerjanja besedil upošteva tudi semantične podatke, k jih pridobi iz besedil ali profilov uporabnikov. Nazadnje naj izdelano storitev testira na domeni študijskih praks, kjer v sistemu sodelujejo profesorji, študenti in podjetja.

Ključne besede

obdelava naravnega jezika, semantična podobnost, lematizacija, klasifikacija, naivni Bayesov klasifikator, iskanje informacij, iskanje, ujemanje

Komentar

Usmerjanje in pomoč pri mentorstvu prof. dr. Marka Bajca. Gre za diplomsko nalogo enake stopnje bolonjskemu magisteriju.

Viri

Diplomsko delo

2012

Semantično zajemanje podatkov iz predefiniranih virov (Alan Rijavec)

Izdelajte komponento za zajem podatkov iz spletnih virov. Komponenta naj bo zasnovana modularno, tako da bo dodajanje novega vira zahtevalo le implementacijo določenih vmesnikov. Vhodi in rezultati naj bodo semantično označeni, tako da bo komponenta zmožna sama izvajati klice funkcij in sestavljati rezultate v obliki RDFS ali drugega semantičnega zapisa.

Ključne besede

spletni pajek, razčlenjevanje spletnih strani, semantični splet

Komentar

Usmerjanje in pomoč pri mentorstvu prof. dr. Marka Bajca. Gre za diplomsko nalogo enake stopnje bolonjskemu magisteriju.

Viri

Diplomsko delo Izvorna koda

2011

Pridobivanje konteksta z uporabo spletnih brskalnikov (Marko Jurinčič)

Današnje inteligentne aplikacije morajo za svoje delovanje beležiti in uporabljati kontekst uporabnika. Zamislite si pristop, kako čim bolj natančno modelirati kontekst določenega uporabnika. Cilj je, da iz ugotovljenih virov pridobite trenutno relevantne teme (besede) za uporabnika. Uporabljate lahko čim več virov, ki jih lahko: na primer zvok, slika, video uporabnika, pisanje. Primer vašega dela: Implementacija orodne vrstice v iskalniku Firefox, ki ima možnost beleženja in shranjevanja različnih parametrov (čas na določeni spletni strani, interakcija z drugimi programi). Podobna orodna vrstica je implementirana znotraj Lemur Project-a, ki si gradi t.i. query-log. Mogoče tudi beleženje konteksta preko aplikacije pametnega telefona.

Ključne besede

kontekst, vtičnik, podatkovno rudarjenje

Komentar

Usmerjanje in pomoč pri mentorstvu prof. dr. Marka Bajca. Gre za diplomsko nalogo enake stopnje bolonjskemu magisteriju.

Viri

Diplomsko delo Izvorna koda