Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Razvoj modela za podporo odločanja na področju duševnega zdravja : magistrska naloga
Avtorji:ID Kovačevič Rudolf, Daniel (Avtor)
ID Mertik, Matej (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_2014_Daniel_Kovacevic_Rudolf.pdf (2,19 MB)
MD5: 993685479210415D89B49E0B6FAB1C65
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Opis:V magistrski nalogi razpravljamo o tekstovnem rudarjenju, ki je proces podatkovnega rudarjenja, razvitega kot znanstveni pristop iz strojnega učenja in statistike. V nalogi obravnavamo raziskovalni problem pridobivanja uporabnega znanja iz nestrukturiranih besedilnih virov za namen področja diagnostike na področju medicine, natančneje na področju duševnega zdravja. V nalogi najprej opišemo področje rudarjenja nad besedili, t. i. tekstovno rudarjenje, in nekaj poglavitnih metod, predstavimo domeno diagnostike in izzive na področju duševnega zdravja in na podlagi metodologije, ki smo jo v ta namen razvili, pripravimo model nad pridobljenimi podatki iz besedilnih virov, kar je namenjeno podpori odločanju v medicini. Magistrska naloga raziskuje, ali je pridobivanje informacij iz besedilnih virov s pomoĉjo tekstovnega rudarjenja primerno kot orodje za pomoč pri diagnostiki v medicini.
Ključne besede:podatkovno rudarjenje, tekstovno rudarjenje, diagnoza, podpora pri odločanju
Kraj izida:Novo mesto
Kraj izvedbe:Novo mesto
Založnik:[D. Kovačevič Rudolf]
Leto izida:2014
Leto izvedbe:2014
Št. strani:88 str., [26] str. pril.
PID:20.500.12556/ReVIS-4713 Novo okno
UDK:004.8(043.2)
COBISS.SI-ID:2048276243 Novo okno
Opomba:Na ov.: Magistrska naloga : študijskega programa druge stopnje;
Datum objave v ReVIS:10.08.2018
Število ogledov:3608
Število prenosov:137
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:10.08.2018

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Opis:In the thesis we discuss text mining as the process of data mining developed by scientific approach of machine learning and statistics. The thesis research dealt with the problem of extracting useful knowledge from unstructured text sources for the purpose of the diagnosis in the medical field, specifically in the field of mental health. The paper first describe the mining of texts, so-called text mining, and some of the main methods to present the domain of diagnosis and challenges in the field of mental health and on the basis of the methodology that we have developed, we have prepared a model of the data acquired from text sources, which is designed to support decision-making in medicine. Master's thesis explores the extraction of information from textual sources using text mining tools as appropriate to assist in the medicine diagnosis.
Ključne besede:data mining, text mining, diagnose, decision support


Nazaj