Prediktivno modeliranje ponašanja korisnika društvenih mreža

diplomski rad

• Naslov (engleski): Predictive modelling of social media users behaviour
• Autor: Perković Kristijan
• Mentor: Dijana Oreški (mentor); MBZ: 318615
• Član povjerenstva: Božidar Kliček (član povjerenstva); MBZ: 95426
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za razvoj informacijskih sustava); Varaždin
• Datum i država obrane: 2020-09-10, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

U ovome radu provest će se predviđanje zadovoljstva korisnika društvenih mreža. Smatra se kako korisnici društvenih mreža provode jako puno vremena na njihovo korištenje te je iz toga razloga važno da su oni zadovoljni istima. Za provođenje predviđanja koristit će se skup podataka koji se dobio popunjavanjem ankete koja je prethodno kreirana i podijeljena na društvenim mrežama kako bi korisnici mogli izraziti svoje mišljenje i dati odgovore na pitanja koja se odnose na njihovu aktivnost na društvenim mrežama. Pitanja su kreirana na način da kreiraju profil osobe, odnosno da se dobije informacija o tome koliko osoba provodi vremena na društvenim mrežama, koliko prijatelja/pratitelja ima, koliko lajkova (sviđanja) dobiva po objavi, komentira li objave ostalih osoba i slično. Anketu je popunilo 390 osoba. Predviđanje će se provesti kroz tri metode koje ćemo potkrijepiti teorijom te će se na temelju predviđanja donijeti zaključak o karakteristikama pojedinih osoba za dodjeljivanje ocjene zadovoljstva.

• Ključne riječi: strojno učenje; prediktivni model; podatkovna analitika
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:373507
• Studijski program: Naziv: Informacijsko i programsko inženjerstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2021-05-06 13:05:39