Zajem in analiza kontekstnih podatkov o uporabnikuVrbančič, David (Avtor) Šumak, Boštjan (Mentor) kontekstkontekstni podatki (informacije)socialna omrežjaanaliza podatkovklasifikacija podatkovinteligentni sistemisistemi priporočilSvetovni splet je zaradi velikega števila podatkov postal bogat vir informacij, zato je pomembno, da uporabniku zagotovimo ustrezne informacije ob pravem času. Zajem in analiza kontekstnih podatkov nam lahko pomagata pri zagotavljanju ustreznih informacij. V sklopu magistrskega dela smo predstavili kje in na kakšen način pridobiti kontekstne podatke o uporabniku, kako le-te primerno shraniti, obdelati in predstaviti uporabniku. Na podlagi sistematičnega pregleda literature smo ugotovili, da je zavedanje uporabnikov o pridobivanju kontekstnih informacij odvisno od predstavitve uporabe kontekstnih podatkov (pravilniki o zasebnosti). Ali pridobivanje kontekstnih podatkov uporabnike moti, je odvisno od namena uporabe kontekstnih informacij. Starost je faktor, ki ima največji vpliv na zavedanje pridobivanja kontekstnih informacij med starejšimi in mlajšimi uporabniki. Za namen izboljšanja uporabniške izkušnje uporabniki niso pripravljeni deliti kontekstne informacije, vendar verjamejo, da lahko dostop do kontekstnih podatkov izboljša učinkovitost storitev. Na podlagi pridobljenih rezultatov testiranja klasifikatorja, ki temelji na naivnem Bayesovem algoritmu, smo ugotovili, da le-ta doseže visoko natančnost klasifikacije in je posledično primeren za klasifikacijo vsebine pridobljene iz socialnih omrežij. Možnosti za nadaljnje delo vidimo v nadgradnji inteligentnega sistema ter s tem izboljšanju natančnosti klasifikacije algoritma. Nadgrajen klasifikacijski algoritem bi pri klasifikaciji znal povezati in upoštevati čim več odvisnih dejavnikov, ki vplivajo na rezultat klasifikacije.[D. Vrbančič]20182018-05-24 13:16:29Magistrsko delo/naloga70562UDK: 004.777(043.2)COBISS_ID: 21508374NUK URN: URN:SI:UM:DK:P6DXQAIHsl