Full metadata record
| DC pole | Hodnota | Jazyk |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Kaššák, Ondrej | |
| dc.contributor.author | Bieliková, Mária | |
| dc.contributor.editor | Steinberger, Josef | |
| dc.contributor.editor | Zíma, Martin | |
| dc.contributor.editor | Fiala, Dalibor | |
| dc.contributor.editor | Dostal, Martin | |
| dc.contributor.editor | Nykl, Michal | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-09T07:16:43Z | |
| dc.date.available | 2017-10-09T07:16:43Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.identifier.citation | STEINBERGER, Josef ed.; ZÍMA, Martin ed.; FIALA, Dalibor ed.; DOSTAL, Martin ed.; NYKL, Michal ed. Data a znalosti 2017: sborník konference, Plzeň, Hotel Angelo 5. - 6. října 2017. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2017, s. 20-26. ISBN 978-80-261-0720-0. | cs |
| dc.identifier.isbn | 978-80-261-0720-0 | |
| dc.identifier.uri | https://www.zcu.cz/export/sites/zcu/pracoviste/vyd/online/DataAZnalosti2017.pdf | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/26329 | |
| dc.format | 7 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | sk | sk |
| dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | cs |
| dc.rights | © Západočeská univerzita v Plzni | cs |
| dc.subject | frekventované prvky | cs |
| dc.subject | posuvné okno | cs |
| dc.subject | tok dat | cs |
| dc.subject | webové služby | cs |
| dc.title | Včasná identifikácia trendov v správaní používateľov elektronického zľavového portálu | sk |
| dc.type | konferenční příspěvek | cs |
| dc.type | conferenceObject | en |
| dc.rights.access | openAccess | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| dc.description.abstract-translated | Správanie používateľov služieb na webe sa v čase mení. Napríklad v zľavovom portáli používatelia reagujú na jednotlivé ponuky rozlične. Našim cieľom je dokázať včas identifikovať, ktoré ponuky sa stanú trendami (vysoko predávanými) a ktorým naopak treba pomôcť napríklad dodatočnou propagáci-ou. Hlavnou výzvou tejto úlohy je veľké množstvo dát o nákupoch, ktoré pri-chádzajú formou kontinuálneho prúdu. Riešenie, ktoré v práci navrhujeme je založené na časovo a výpočtovo efektívnom jednoprechodovom spracovaní dát umožňujúcom prácu v online čase. Týmto spôsobom sme schopní pomerne sko-ro identifikovať, ktoré zľavy sa stanú trendami. Opisované riešenie sme overili na reálnej množine dát zľavového portálu, kde sme ukázali, že časť trendov je možné identifikovať už na základe prvých dní, kedy sú dané zľavy v ponuke. | sk |
| dc.subject.translated | frequented elements | en |
| dc.subject.translated | sliding window | en |
| dc.subject.translated | data flow | en |
| dc.subject.translated | web services | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Data a znalosti 2017 Data a znalosti 2017 | |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| Kassak.pdf | Plný text | 562,79 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/26329Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.