Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Informācijas tehnoloģija
Nosaukums Ontoloģijas izmantošana zināšanās sakņotas pieprasījuma un piedāvājuma sakritības noteikšanai sludinājumu servisā
Nosaukums angļu valodā Ontology Use for Knowledge-based Matching of Demand and Offer in Classified Advertisements
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs Dr. sc. ing. Jurijs Čižovs
Recenzents Dr. sc. ing. Pāvels Osipovs
Anotācija Sludinājumu servisos lietotājiem tiek piedāvāta iespēja manuālā veidā meklēt dažāda veida un satura sludinājumus, izmantojot fiksētus atlases kritērijus, atslēgvārdus vai dažādas frāzes. Tomēr sludinājumu servisi nepiedāvā automātisku sludinājumu savienošanu vai piedāvā dažādus filtrus, kas atlasa sludinājumus pēc noteiktiem datiem, neizmantojot netiešā veidā norādīto papildu informāciju. Maģistra darba mērķis ir izstrādāt ontoloģijas balstītu sludinājumu sakritības noteikšanas metodi, kas ļauj izmantot ne tikai tekstuālās vai skaitliskās līdzības, bet arī konceptu definīcijas. Darbā ir apskatīta ontoloģija un tās elementu izmantošanas iespējas klasificētos sludinājumos. Darbā ir izstrādāta ontoloģijas balstīta sludinājumu sakritības noteikšanas metode, kurā tiek izmantots izstrādātais sludinājumu līdzības noteikšanas algoritms. Līdz ar to ir piedāvāts izmantot ontoloģiju sludinājumu servisā, lai uzturētu vienotu hierarhiju ēdieniem, produktiem un lietotāju īpašību definēšanai, kā arī iegūtu papildus zināšanas no lietotāju un sludinājumu datiem. Darbā ir izprojektēta ēdienu sludinājumu servisa datu bāzes struktūra un izstrādāta sludinājumu servisa datu plūsmas struktūra. Darba apjoms - 75 lpp., 23 tabulas, 14 attēli un 1 pielikums.
Atslēgas vārdi Ontoloģija, sludinājumi, ontoloģijas balstīta sludinājumu sakritības noteikšanas metode
Atslēgas vārdi angļu valodā Ontology, advertisements, An ontology-based advertisement matching detection method
Valoda lv
Gads 2017
Darba augšupielādes datums un laiks 26.05.2017 18:12:15