|
|
|
|
| LEADER |
02998na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6752
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Džaja, Josip
|9 40154
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Automatsko klasificiranje i usmjeravanje elektroničke pošte u telekomunikacijskoj industriji :
|b diplomski rad /
|c Josip Džaja ; [mentor Boris Vrdoljak].
|
| 246 |
1 |
|
|a Automatic classification and routing of electronic mail in telecommunications industry
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b J. Džaja,
|c 2019.
|
| 300 |
|
|
|a 56 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi, šifra smjera: 54, datum predaje: 2019-06-28, datum završetka: 2019-07-05
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Korisnička podrška jedna je od ključnih stavki poslovanja telekomunikacijskih operatora. Značajan postotak komunikacije s korisnikom odvija se putem elektroničke pošte i taj postotak raste. Da bi se održala ili poboljšala kvaliteta usluge tim medijem, potrebno je tragati za modernim rješenjima. Osnovni cilj rada je predložiti modele za automatsku klasifikaciju i usmjeravanje elektroničke pošte u svrhu poboljšanja procesa obrade elektroničke pošte. U radu su opisane korištene tehnologije i algoritmi. Za klasifikaciju i usmjeravanje korišteni su algoritmi scikit-learn knjižnice: algoritam slučajnih šuma, stroj potpornih vektora, neuronske mreže i naivni Bayesov klasifikator. Prezentirani su rezultati pojedinih klasifikatora te je statističkom provjerom predložen onaj najbolji.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Customer support is one of the key business factors of telecommunications operators. A significant percentage of communication with customers takes place via electronic mail, and that percentage continues to grow. In order to maintain or improve the quality of service with this media, it is necessary to search for modern solutions. The main goal of the thesis is to propose models for automatic classifications and routing of electronic mail in order to improve the electronic mail processing. This thesis describes the technologies and algorithms used. For classification and routing, the algorithms of the scikit-learn library were used: random forests algorithm, support vector machine, neural networks and naive Bayes classifier.The results of the individual classifiers have been presented and the best one is proposed by statistical assessment.
|
| 653 |
|
1 |
|a algoritam slučajnih šuma
|a elektronička pošta
|a korisnička podrška
|a klasifikacija
|a neuronske mreže
|a stroj potpornih vektora
|a telekomunikacijska industrija
|a usmjeravanje
|
| 653 |
|
1 |
|a classification
|a customer support
|a electronic mail
|a neural networks
|a random forest
|a routing
|a support vector machine
|a telecommunication industry
|
| 700 |
1 |
|
|a Vrdoljak, Boris
|4 ths
|9 18055
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 50880
|d 50880
|