prikaz prve stranice dokumenta Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja
  Preuzmi
PDF 1.77 MB
diplomski rad
Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2017. urn:nbn:hr:200:633437
Babić, Dominik
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Babić, D. (2017). Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:633437

Babić, Dominik. "Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:633437

Babić, Dominik. "Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:633437

Babić, D. (2017). 'Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 09.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:633437

Babić D. Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2017 [pristupljeno 09.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:633437

D. Babić, "Postupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:633437

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:633437
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPostupak optimiziranog izbora oglasa na temelju stabala odlučivanja
Naslov (engleski)Optimized selection of ads based on decision trees
AutorDominik Babić
MentorZdravko Krpić (mentor)
Član povjerenstvaZdravko Krpić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirko Kohler (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBruno Zorić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2017-05-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
Na području Internet oglašavanja često se javlja problem pronalaska efektivne i efikasne metode dostave oglasa potencijalnim korisnicima. Uobičajeno rješenje tog problema je primjena specijaliziranih sustava za oglašavanje kojima se nastoji dostavljati oglase na temelju prikupljenih informacija o korisniku. Cilj ovoga rada je primjenom stabala odlučivanja, iterativnih algoritama strojnog učenja, realizirati sustav koji na temelju prikupljenih informacija o prijašnjim korisnicima optimizira prikazivanje oglasa budućim korisnicima. Različitim pristupima treniranju stabla odlučivanja prikupljeni su rezultati za operatore Decision Tree, Decision Stump i Random Forest samostalno te u kombinaciji s ansambl operatorima AdaBoost i Bagging. Također su dani rezultati za Vote, Stacking i Gradient Boosted Trees ansambl operatore te za Forward Selection operator koji daje bolji uvid u korisnost pojedinih atributa pri treniranju stabala odlučivanja. Analizom rezultata i prikupljenih podataka predlažu se metode kojima bi se povećala točnost sustava temeljenog na stablima odlučivanja.
Sažetak (engleski)
In the field of Internet advertising often emerges a problem of finding effective and efficient methods of ad delivery to potential customers. Typically the solution to this problem is the use of specialized systems for advertising where ad delivery is based on the information collected about the user. The objective of this paper is to create a system by using decision trees and iterative machine learning algorithms that, based on the information gathered about previous customers, optimizes ad delivery to the future customers. Different approaches for training the decision trees are used and results are collected for Decision Tree, Decision Stump and Random Forest operators alone and in their combination with the ensemble operators such as AdaBoost and Bagging. The results are also provided for the Vote, Stacking and Gradient Boosted Trees ensemble operators and the Forward Selection operator which provides better insight into the usefulness of certain attributes during the training of decision trees. By analyzing the results and the collected data, methods are proposed which would increase the accuracy of a system based on decision trees.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:633437
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 pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
RepozitorijFakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Datum i vrijeme pohrane2017-06-20 15:04:32