Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Nacionalno infrastrukturo odprtega dostopa sestavlja šest repozitorijev in portal Openscience.si, ki služi kot agregator gradiv, priporočilni sistem in detektor podobnih vsebin. Openscience.si agregira vsebine iz repozitorijev in tudi zunanjih virov (dLib, Videolectures.NET, CLARIN.si, revije SAZU, Arhiv družboslovnih podatkov, DKMORS in drugih virov. Nacionalno infrastrukturo odprtega dostopa smo začeli graditi leta 2012, v okviru projekta ODUN, ki je bil financiran iz sredstev Ministrstva za izobraževanje znanost in šport in Evropskih strukturnih skladov. Zbirka vsebuje članke, predstavitve, odprte podatke in druga gradiva, s katerimi smo predstavili to infrastrukturo.
Ključne besede: odprta znanost, odprto dostopni repozitoriji, raziskovalni podatki, nacionalna infrastruktura odprtega dostopa, detekcija plagiatov, priporočilni sistemi
Objavljeno v DKUM: 20.07.2020; Ogledov: 985; Prenosov: 16
Povezava na celotno besedilo
Gradivo je zbirka in zajema 8 gradiv!

Opis: Veliki spletni trgovci ponujajo na milijone izdelkov. Pregledno iskanje po njih strankam predstavlja velik izziv. Priporočilni sistemi so postali ena izmed rešitev tega problema, saj tak sistem strankam predlaga izdelke, za katere obstaja večja verjetnost, da jih bodo zanimali. V tej diplomski nalogi smo opisali in predstavili priporočilne sisteme, opisali najbolj uporabljane algoritmične pristope k priporočanju izdelkov, vzorce razvoja kompleksnejših priporočilnih sistemov in načine, kako ovrednotimo priporočilni sistem. Najbolj smo se osredotočili na gradnjo priporočilnega sistema s platformo za strojno učenje Turi.
Ključne besede: priporočilni sistemi, Turi, Graphlab, strojno učenje
Objavljeno v DKUM: 17.10.2017; Ogledov: 8934; Prenosov: 112
Celotno besedilo (2,35 MB)

Opis: V prispevku so predstavljeni pravni, organizacijski in tehnični vidiki vzpostavitve slovenske nacionalne infrastrukture odprtega dostopa do zaključnih del študija ter objav raziskovalcev, ki je sestavljena iz štirih institucionalnih repozitorijev slovenskih univerz in nacionalnega portala. Slednji agregira vsebine iz univerzitetnih repozitorijev in drugih slovenskih zbirk za potrebe skupnega iskalnika, priporočilnega sistema in detektorja podobnih vsebin. Razvita je bila programska oprema, ki je povezana z informacijskimi in avtentikacijskimi sistemi univerz ter s sistemom COBISS.SI. V okviru projekta so bile definirane pravne podlage, implementirani procesi za oddajo zaključnih del študija in objav zaposlenih, proces prenosa podatkov v nacionalni portal ter procesi izmenjave podatkov o priporočanju sorodnih del in primerjave podobnih vsebin. Uporabnikom z vsega sveta so na voljo dvojezične spletne in mobilne aplikacije, priporočilni sistem ter funkcionalnosti za uporabnike s posebnimi potrebami. Repozitoriji so učinkovito promocijsko orodje za univerze in njihove raziskovalce. Pričakovati je, da bodo izboljšali prepoznavnost slovenskih univerz v svetu. Kompleksno zasnovana nacionalna infrastruktura odprtega dostopa z detektorjem podobnih vsebin in s povezanimi zunanjimi sistemi bo omogočila hranjenje skoraj osemdesetih odstotkov recenziranih znanstvenih del, ki jih na leto objavijo slovenski raziskovalci. Prav tako bo dostopna večina zaključnih del študija, ki vsako leto nastanejo na slovenskih visokošolskih zavodih.
Ključne besede: odprti dostop, nacionalne infrastrukture, institucionalni repozitoriji, preverjanje podobnosti vsebin, priporočilni sistemi
Objavljeno v DKUM: 22.12.2014; Ogledov: 2695; Prenosov: 32
Povezava na datoteko

Opis: V magistrskem delu obravnavamo načrtovanje in razvoj sistemov za vsebinsko priporočanje pomensko sorodnih dokumentov. V teoretičnem delu najprej podamo osnovne značilnosti priporočilnih sistemov. Ker v priporočilnem sistemu obdelujemo besedila v slovenskem jeziku, najprej podamo pregled nekaterih obdelav vhodnega besedila (lematizacija, izločanje pogostih besed in pomensko označevanje). Nato opišemo funkcijo razvrščanja BM25 in pristop z latentno semantično analizo. Sledi podroben opis razvoja priporočilnega sistema, ki je tudi praktični izdelek tega magistrskega dela. V nadaljevanju predstavimo in analiziramo uspešnost vsebinskega priporočanja pri različnih obdelavah vhodnega besedila. Na koncu podamo še nekaj potencialnih izboljšav v smislu pomenskega gručenja, klasifikacije, hibridnega pristopa pri razvrščanju dokumentov in uporabe razvitega sistema v drugih aplikacijah.
Ključne besede: priporočilni sistemi, vsebinsko priporočanje dokumentov, funkcija razvrščanja BM25, latentna semantična analiza, beleženje uporabniških aktivnosti, pomensko označevanje, statistične metode, procesiranje naravnega jezika, jezikovne tehnologije
Objavljeno v DKUM: 30.11.2012; Ogledov: 3080; Prenosov: 264  (3 glasovi)
Celotno besedilo (2,13 MB)