| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 3 / 3
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Izdelava programske rešitve za izvajanje bibliometričnih raziskav in gradnjo tezavrov iz velikih količin bibliometričnih podatkov : diplomsko delo
Boris Vezenšek, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je obravnavana bibliometrija in bibliometrične analize, izvedene s pomočjo izdelane programske rešitve. Opisane so tehnologije, uporabljene za rešitev našega problema. Tukaj gre predvsem za delovanje Hadoopovega porazdeljenega datotečnega sistema HDFS in modela MapReduce ter sistema Apache Spark. Opisani sta tudi rešitvi Analysis Services Tabular in Power BI. Na koncu so na izbranih primerih predstavljeni rezultati različnih bibliometričnih analiz v orodju Power BI, ki se napaja iz podatkovnega modela, implementiranega v tem diplomskem delu. Rezultati so prikazani v različni obliki – z vizualizacijami, primernimi za takšno vrsto podatkov.
Keywords: bibliometrija, Hadoop, HDFS, Microsoft Academic Graph, podatki CORE, porazdeljena obdelava, Spark, velepodatki
Published in DKUM: 22.11.2019; Views: 1001; Downloads: 63
.pdf Full text (1,93 MB)

2.
PORAZDELJENA POMENSKA ANALIZA DOKUMENTOV V PROGRAMSKEM OGRODJU APACHE HADOOP
David Starina, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu obravnavamo porazdeljeno pomensko analizo dokumentov v programskem ogrodju Apache Hadoop. Opišemo sestavo in delovanje Hadoopa, predvsem porazdeljenega datotečnega sistema HDFS in pogajalca za vire YARN. Predstavimo različne metode za pomensko analizo besedil, osredotočimo se na linearno Dirichletovo razporeditev (LDA) in podamo različne metrike za ugotavljanje podobnosti med vektorji. Predstavimo implementacijo rešitve za iskanje podobnih dokumentov s pomočjo programske knjižnice Apache Mahout in razpravljamo o primerih z LDA-jem generiranih tem. Predstavimo rezultate meritev na porazdeljeni in ne-porazdeljeni različici in predstavimo nekaj predlogov za hitrejšo analizo.
Keywords: pomenska analiza, porazdeljena obdelava, Hadoop, linearna Dirichletova razporeditev, procesiranje naravnega jezika
Published in DKUM: 08.09.2016; Views: 1424; Downloads: 165
.pdf Full text (1,33 MB)

3.
Search done in 2.99 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica