|
|
|
|
| LEADER |
03023na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2016 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid4387
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Pešorda, Branimir
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Sustav za prikupljanje podataka o korisniku i generiranje osobnih preporuka na temelju javno dostupnih podataka :
|b diplomski rad /
|c Branimir Pešorda ; [mentor Igor Mekterović].
|
| 246 |
1 |
|
|a User Profiling and Personal Recommendations System Based on the Publicly Available Sources
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b B. Pešorda,
|c 2016.
|
| 300 |
|
|
|a 58 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi, šifra smjera: 54, datum predaje: 2016-07-01, datum završetka: 2016-07-11
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: U ovom radu prikazana je izgradnja informacijskog sustava za prikupljanje javno dostupnih podataka o korisniku na temelju nekih osnovnih osobnih podataka (email, ime i prezime). Na početku rada iznesen je problem koji sustav pokušava riješiti, a uz to navedeni su dodatni problemi na koje se naišlo prilikom izrade sustava, kao i popis trenutno implementiranih izvora podataka. Sustav je podijeljen na četiri sloja od kojih su svi pisani korištenjem različitih tehnologija (NoSQL, Java, Node.js, AngularJS). Svaka od navedenih tehnologija je opisana, a u arhitekturi sustava i zatim implementaciji je opisano na koji način su te tehnologije primijenjene. U dijelu koji se bavi implementacijom sustava detaljnije je objašnjen pristup prikupljanju podataka sa različitih izvora te načini generiranja preporuka. Slijedi opis evaluacije sustava i dobiveni rezultati. Na kraju su pružene osnovne informacije o planu daljnjeg razvoja alata.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: This thesis provides an overview of building an information system for acquisition of publicly available data about the user based on some basic personal information (email, name and surname). Description of the task is given at the beginning and it's followed by the display of problems that encountered, System is divided in four layers, and every one of them is using different technologies (NoSQL, Java, Node.js, AngularJS). Each of listed technologies is described with additional information on how it is being used in system architecture. Details about data acquisition and recommendation system are given in the implementation. The last part describes system evaluation, with an outlook on its further development.
|
| 653 |
|
1 |
|a Javni podaci
|a Strojno prikupljanje
|a Sustav za preporuku
|a Društvene mreže
|a NoSQL
|a Graf baza podataka
|a arhitektura s redovima podataka
|a kolaborativno filtriranje
|
| 653 |
|
1 |
|a public data
|a automatic data acquisition
|a recommender system
|a social networks
|a NoSQL
|a graph database
|a Queuing architecture
|a collaborative filtering
|
| 700 |
1 |
|
|a Mekterović, Igor
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 49747
|d 49747
|