1. Spletni katalog za ocenjevanje in priporočanje knjigVanesa Tot, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu predstavimo razvoj spletnega kataloga za ocenjevanje in priporočanje knjig, ki uporablja kolaborativno filtriranje za personalizirano uporabniško izkušnjo. Spoznamo sorodne rešitve na trgu, ki uporabljajo priporočilne sisteme. Obravnavamo glavne pristope priporočilnih sistemov, kot sta kolaborativno in vsebinsko filtriranje in se pri razvoju aplikacije osredotočimo na kolaborativno filtriranje. Na koncu izvedemo analizo in testiramo delovanje izbranega algoritma na množici uporabnikov, kjer preverimo, kako učinkovito algoritem priporoča knjige na podlagi sosednjih uporabnikov. Ključne besede: priporočilni sistem, spletna aplikacija, kolaborativno filtriranje, vsebinsko filtriranje Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 47
Celotno besedilo (2,70 MB) |
2. Razširitev brskalnika s sistemom priporočanja v Pythonu : diplomsko deloAljaž Herzog, 2022, diplomsko delo Opis: Namen diplomskega dela je bil razviti razširitev za brskalnik s sistemom priporočanja. Razširitev zbira uporabnikove oglede računalniških komponent in mu s pomočjo strojnega učenja priporoča podobne komponente. Informacije o komponentah smo pridobili s slovenskih spletnih strani in se shranjujejo v bazo podatkov. Uporabnik lahko ureja svoje komponente in išče druge izdelke v bazi z več kot 2.700 vnosi. Primerja lahko cene izdelka iz drugih spletnih trgovin in izbere najcenejšega. Rezultati, ki smo jih dobili pri testiranju kažejo, da so priporočila odvisna od: proizvajalca, števila podatkov o izdelku in števila vnosov posameznih vrst izdelka v bazo podatkov. Ključne besede: React, Flask, strojno učenje, priporočilni sistem Objavljeno v DKUM: 21.10.2022; Ogledov: 441; Prenosov: 55
Celotno besedilo (2,08 MB) |
3. Razvoj priporočilnega sistema za ciljano oglaševanje na TV : diplomsko deloLeon Abraham, 2020, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo opisuje celoten postopek izdelave namenskega priporočilnega sistema. Vsebuje predstavitev postopka vzpostavitve platforme PredictionIO, predprocesiranja podatkov iz dnevniških zapisov, vzpostavitve aplikacije ter testiranja uspešnosti sistema. Aplikacija deluje na podlagi analize ključnih besed, ki so bile pridobljene iz dnevniških zapisov gledanosti TV-vsebin za posameznega uporabnika, na podlagi česar sistem priporoči, kateri oglas je za posameznega uporabnika najprimernejši. Ključne besede: priporočilni sistem, mera F, uporabniški vmesnik, oglasi Objavljeno v DKUM: 03.11.2020; Ogledov: 8646; Prenosov: 89
Celotno besedilo (1,24 MB) |
4. Sistem za naročanje prehrane s pomočjo platforme Raspberry Pi : diplomsko deloMatevž Bencik, 2019, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu opisujemo izvedbo sistema za naročanje prehrane, ki deluje na računalniku Raspberry Pi 3B+. Spoznamo družino računalnikov Raspberry Pi, programski jezik Python, tehnologijo NFC, grafne podatkovne baze in priporočilne sisteme. Razvijemo sistem, ki omogoča identifikacijo uporabnika z uporabo kartice NFC, izbiro malice za naslednjih 5 dni in priporočanje izbire malice. Priporočilni sistem deluje po principu vsebinskega priporočanja. Naša rešitev deluje v programskem jeziku Python, uporabniški vmesnik pa je narejen s pomočjo ogrodja Flask. Vsi podatki so shranjeni v grafni podatkovni bazi Neo4j. Identifikacija uporabnika s kartico NFC je izdelana s pomočjo razširitvene plošče EXPLORE-NFC. Ključne besede: Raspberry Pi, priporočilni sistem, grafna podatkovna baza, NFC Objavljeno v DKUM: 04.09.2019; Ogledov: 1743; Prenosov: 228
Celotno besedilo (2,17 MB) |
5. |
6. Implementacija priporočilnega sistema na osnovi grafa, izdelanega iz n-tericLovro Mažgon, 2016, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je opisano področje priporočilnih sistemov. Zapisali smo njihovo formalno definicijo, naloge, ki jih opravljajo, ter vire podatkov in znanja. Navedli smo različne tehnike podajanja priporočil ter opisali pristope k uspešni evalvaciji priporočilnih sistemov. V praktičnem delu smo izdelali priporočilni sistem za priporočanje programskih ogrodij, namenjen programerjem. Implementirali smo tri priporočilne algoritme, ki bazirajo na podatkih v obliki grafa, in jih primerjali z algoritmom na osnovi asociacijskih pravil. Algoritme smo optimizirali in testirali na podatkih, pridobljenih s spletnega portala Stack Overflow. Pridobljeni rezultati nakazujejo, da ima uporabljen pristop visok potencial ter da je v pravih razmerah smiseln in uporaben. Ključne besede: priporočilni sistem, graf, naključni sprehod, asociacijska pravila Objavljeno v DKUM: 04.07.2016; Ogledov: 1285; Prenosov: 206
Celotno besedilo (3,55 MB) |
7. Organizacijski, tehnicni in pravni vidiki vzpostavitve nacionalne infrastrukture odprtega dostopaMilan Ojsteršek, 2014, objavljeni strokovni prispevek na konferenci Opis: V clanku so opisani organizacijski, tehnicni in pravni vidiki pilotne vzpostavitve nacionalne infrastrukture odprtega dostopa, ki je sestavljena iz štirih institucionalnih repozitorijev slovenskih univerz in nacionalnega portala, ki agregira vsebine iz repozitorijev in drugih slovenskih zbirk za potrebe skupnega iskalnika, priporocilnega sistema in detektorja podobnih vsebin. Za omogocanje procesov vstavljanja objav raziskovalcev, raziskovalnih podatkov in zakljucnih nalog s strani študentov in zaposlenih smo repozitorije univerz povezali z avtentikacijsko infrastrukturo ARNES AAI, visokošolskimi informacijskimi sistemi univerz in COBISS.SI. Repozitoriji posredujejo metapodatke o vsebinah, ki jih hranijo, v OpenAire, DART-Europe in v pomembnejše registre publikacij v odprtem dostopu (OpenDOAR, ROAR, BASE, WorldCat) ter iskalnike. Uporabnikom so na voljo dvojezicne spletne in mobilne aplikacije, priporocilni sistem ter funkcionalnosti za uporabnike s posebnimi potrebami. Uporabnikom na univerzah je na voljo tudi sistem za detekcijo podobnih vsebin. Metapodatki o hranjenih publikacijah so na voljo kot odprti povezani podatki. Ključne besede: nacionalna infrastruktura odprtega dostopa, odprti dostop, institucionalni repozitoriji, detekcija podobnih vsebin, priporočilni sistem Objavljeno v DKUM: 15.07.2015; Ogledov: 2045; Prenosov: 51
Celotno besedilo (520,86 KB) |
8. How to create nursing care plan in collaboration with computerPeter Benedik, Uroš Rajkovič, Olga Šušteršič, Uroš Jože Kralj, 2012, objavljeni povzetek znanstvenega prispevka na konferenci Ključne besede: zdravstvena nega, načrt zdravstvene nege, podpora odločanju, priporočilni sistem, nursing, nursing care plan, decision support, recommendation system Objavljeno v DKUM: 10.07.2015; Ogledov: 1556; Prenosov: 89
Povezava na celotno besedilo |
9. MODEL IZVAJANJA PROCESA ZDRAVSTVENE NEGE S POMOČJO EKSPERTNEGA SISTEMAPeter Benedik, 2014, doktorska disertacija Opis: Dokumentacija procesov zdravstvene nege predstavlja glavni vir informacij za odločitve, katere zdravstveni tim sprejema v času zdravstvene oskrbe pacienta. Uporabnost dokumentacije zdravstvene nege je odvisna od strukture in predstavitve informacij zdravstvenemu timu. Prav tako, pa oblika strukture dokumentacije zdravstvene nege narekuje zmožnost uporabe ne zgolj za namene predstavitve, temveč tudi za avtomatizacijo (sistemi za pomoč pri odločanju), integracijo in ponovno uporabo podatkov zdravstvene nege med različnimi zdravstvenimi aplikacijami.
Dokumentiranje procesov zdravstvene nege predstavlja ključni problem zdravstvene nege, kot temeljne sestavine celovitega sistema zdravstvenega varstva. Predstavlja zelo pomemben dejavnik pri ustreznem obvladovanju velikega števila zahtevnih in vedno spreminjajočih informacij pri načrtovanju, izvajanju in vrednotenju zdravstvene nege. Uporaba sodobne informacijske tehnologije ponuja možnost zagotavljanja podpore ponovni uporabi znanja v procesu zdravstvene nege preko priporočilnega ekspertnega sistema ter prilagajanju strukture dokumentacije zdravstvene nege skladno z razvojem in novimi spoznanji.
Z uporabo sodobne informacijske tehnologije in pristopov, je potrebno omogočiti enostaven in uporabniku prijazen pristop k modeliranju dokumentacije zdravstvene nege ter nudenju podpore odločanja v vseh fazah izvajanja procesa zdravstvene nege. V okviru doktorske disertacije je bil glavni namen opredeliti inovativen model za razvoj zdravstvene dokumentacije ter zasnovo priporočilnega ekspertnega sistema zdravstvene nege.
Disertacija v uvodu predstavlja pregled ključnih raziskovalnih področji razvoja elektronskega zdravstvenega zapisa, zdravstvene nege in predstavitve znanja v informatiki. Predstavljamo aktualne aktivnosti v smeri standardiziranega elektronskega zdravstvenega zapisa, njegove elektronske izmenjave in načinov implementacije. Nadaljujemo z opredelitvijo zdravstvene nege, njenega procesa in dokumentiranja v okviru elektronskega zdravstvenega zapisa. Temu sledi pregled priporočilnih ekspertnih sistemov in načinov delovanja ter smiselnost uporabe le teh na zdravstvenem področju, točneje na področju zdravstvene nege. Sledi predlagani ontološki model zdravstvene nege, kjer najprej predstavimo osnovne elemente graditve ontologije v multi-relacijskem lastnostnem grafu, za tem pa predstavimo štiri-nivojski meta model. Na osnovi ontologije zdravstven nege predstavljamo priporočilni sistem, kot podporo pri reševanja problemov, ki nastopajo v posamezni fazi negovalnega procesa. Poseben poudarek dajemo procesnemu modelu izdelave ontologije in detajlnem prikazu ontološkega modela zdravstvene nege na praktičnem primeru. Disertacijo zaključujejo rezultati implementacije ontološkega modela zdravstvene nege v praksi in kritična analiza rezultatov.
Ključni prispevek disertacije predstavlja štiri nivojski meta model ontologije ZN, na osnovi katerega je moč preko predlaganega procesa razvoja ontologije, razviti model dokumentacije ZN brez poglobljenega tehničnega znanja in znanja načrtovanja ontologij. Na osnovi ontologije smo podali tudi model priporočilnega ekspertnega sistema, ki na podlagi egocentričnega pristopa sprehajanja skozi domenski graf, omogoča reševanje problemov (priporočilne točke) in podajanje želenih informacij znotraj posamezne faze procesa ZN ter je s tem v pomoč pri odločitvah, ki jih mora medicinska sestra sprejemati pri svojem delu, obenem pa zmanjšuje možnost napak. Ontološki model in priporočilni sistem ZN, sta bila prototipno implementirana, preizkušena v praksi in kritično ovrednotena.
Raziskovalno delo odpira priložnosti za nadaljnje raziskovanje predvsem v smeri podrobnejše določitve splošnega modela zdravstvene nege v širšem prostoru zdravstvenega varstva, razširitev algoritmov priporočanja in možnost predstavitve modela v drugih ontoloških jezikih OWL/RDF/RDFS ter zadostitev standardom interoperabilnosti openEHR in HL7. Ključne besede: organiziranje, zdravstvena nega, proces zdravstvene nege, ontologija, priporočilni ekspertni sistem, elektronski zdravstveni zapis, e-dokumentacija. Objavljeno v DKUM: 07.01.2015; Ogledov: 4110; Prenosov: 884
Celotno besedilo (9,97 MB) |