Prejsť na obsah
dizertácie

Dovoľujeme si oznámiť, že dňa

29. 9. 2016 o 11.00 hod.

sa uskutoční na Fakulte informatiky a informačných technológií STU v Bratislave
Ilkovičova 2, v miestnosti 2.06 obhajoba dizertačnej práce

Ing. Štefana Saba

Názov dizertačnej práce:
Social Insect Inspired Algorithm to Detect and Track Topics in Dynamic Documents
Algorithmus pre vyhľadávanie a sledovanie tém v dynamických dokumentoch inšpirovaný sociálnym hmyzom

Odbor: 9.2.6 Informačné systémy

Školiteľ: prof. Ing. Pavol Návrat, PhD. - FIIT STU v Bratislave

Oponenti dizertačnej práce:
prof. RNDr. Jiří Pospíchal, DrSc. - FPV UCM Trnava
doc. RNDr. Petr Šaloun, Ph.D - FEI Vysoká škola báňská TU Ostrava

Abstrakt:

V tejto práci predstavujeme nový prístup k identifikácii a sledovaniu spravodajských príbehov na webe. Využívame sadu agentov inšpirovaných sociálnym hmyzom na získavanie spravodajskýc článkov a následnú analýzu vzájomných vzťahov medzi článkami na základe príbehových slov. Príbehové slová predstavujú náš koncept pomocou ktorého modelujeme výrazy relevantné vzhľadom na celé spravodajské príbehy, narozdiel od kľúčových slov, ktoré sú relevantné len k jednotlivým článkom. Využívame vzory správania inšpirované včelami medonosnými počas zberu potravy za účelom návrhu mechanizmu schopného samostatného prispôsobovania a prioritizácie, čo nám umožňuje dynamicky reagovať na meniacu sa povahu spravodajských príbehov. Vďaka nezávislej povahe agentov ponúka výsledný systém flexibilitu, škálovateľnost a distribuovateľnosť, zatiaľ čo si udržiava vysokú úroveň spolupráce medzi jednotlivými agentami počas sledovania aktuálne sa odvíjajúcich spravodajských príbehov.

In our work we present a novel approach to identification and tracking of news stories on the web. We utilize a set of social insect inspired agents to acquire news articles and subsequently analyse relationships between articles based on story words. Story words represent our concept for modelling terms relevant to news stories as a whole, instead of using keywords relevant only to a single document. We leverage behavioural patterns inspired by honey bees when foraging for food in order to design a self adjusting and self prioritizing mechanism that allows for dynamic response to changing news story landscape. Due to the independent nature of agents, the resulting system offers flexibility, scalability and distributivity while maintaining high level of cooperation during identification and tracking of currently unfolding news stories.

Autoreferát dizertačnej práce zaslaný do vedeckého časopisu Information Sciences and Technologies - Bulletin of ACM Slovakia

Dizertačná práca je k nahliadnutiu na Študijnom oddelení FIIT STU.