Predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM – Bc. Michal Říha
Bc. Michal Říha
Master's thesis
Predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM
Prediction time series of web domains visit by SVM
Abstract:
Diplomová práce se zabývá modelováním návštěvnosti webové domény pomocí metody Support Vector Machines (SVM). Řešená problematika se vztahuje na univerzitní webové stránky. V první části práce je popsána problematika web mining-u a časových řad. Další část je věnována problematice metody modelování, kterou je metoda podpůrných vektorů SVM. Kapitola návrh modelu obsahuje předzpracování dat a návrh predikčního …moreAbstract:
This thesis deals with modeling traffic web domain using method Support Vector Machines (SVM). Addressing refers to the university website. The first part describes the problems of web mining and time series. Another section is devoted to issues of modeling, which is the method of SVM support vectors. Chapter proposed model includes preprocessing and prediction system design. In conclusion, the results …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 5. 2011
Thesis defence
- Date of defence: 13. 6. 2012
- Supervisor: prof. Ing. Vladimír Olej, CSc.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
ŘÍHA, Michal. \textit{Predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM}. Online. Master's thesis. Pardubice: University of Pardubice, Faculty of Economics and Administration. 2011. Available from: https://theses.cz/id/h7rhbu/.
The right form of listing the thesis as a source quoted
Říha, Michal. Predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM. Pardubice, 2011. diplomová práce (Ing.). Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Univerzita Pardubice, Fakulta ekonomicko-správníUniversity of Pardubice
Faculty of Economics and AdministrationMaster programme / field:
System Engineering and Informatics / Informatics in Public Administration
Theses on a related topic
-
Support vector machines a evoluční algoritmy
Martin Ševčík -
Support vector machines: teorie, aplikace a softwarové implementace
Daniil Podtesov -
Rozpoznávání ručně psaných číslic pomocí support vector machines
Jozef Hricko -
Support vector machines for credit scoring
Michal Haltuf