diplomsko delo
Monika Bozhinova (Avtor), Nikola Guid (Mentor), Damjan Strnad (Komentor)

Povzetek

V sodobnem času je samodejna klasifikacija dokumentov postala pomembna raziskovalna tema. V diplomskem delu smo teoretično razložili izpeljavo in uporabo naivnega Bayesovega klasifikatorja in opisali dva dogodkovna modela naivnega Bayesovega klasifikatorja ter večje število metod izbire atributov. Glavni del diplomskega dela je sestavljen iz opisa naše interaktivne programske rešitve za klasifikacijo dokumentov z uporabo opisanih dogodkovnih modelov in metod, eksperimentalnih rezultatov, pridobljenih s pomočjo naše aplikacije, in empirične primerjave med kombinacijami zasnovanih dogodkovnih modelov naivnega Bayesovega klasifikatorja in metod izbire atributov.

Ključne besede

klasifikacija dokumentov;naivni Bayesov klasifikator;izbira atributov;dogodkovni modeli;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: M. Bozhinova
UDK: 004.434:004.8(043.2)
COBISS: 18903830 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 2061
Št. prenosov: 382
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: NAIVE BAYES CLASSIFIER
Sekundarni povzetek: Nowadays, the automatic classification of documents has become an important research topic. In this thesis, we theoretically explain the derivation and usage of the naive Bayes classifier and describe two event models of naive Bayes classifier and several feature selection methods. The main part of this thesis consists of a description of the implemented interactive application for document classification using the described event models and methods, the experimental results obtained from the application, and an empirical comparison among the combinations of the implemented event models of naive Bayes classifier and feature selection methods.
Sekundarne ključne besede: naive Bayes classifier;feature selection;document classification;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: VII, 28 f.
ID: 8739335