Neuronové sítě jako řešení informačního přehlcení

Název práce: Neuronové sítě jako řešení informačního přehlcení
Autor(ka) práce: Rybenský, Tomáš
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Sigmund, Tomáš
Oponenti práce: Čermák, Radim
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Tato práce řeší problém informačního přehlcení a porovnává technické a psychologické řešení informačního přehlcení na konkrétním problému, kterým je informační přehlcení, způsobené nevyžádanou poštou. Důraz je kladen na technické řešení, které je realizováno použitím neuronové sítě s důrazem na kontext uživatele. Jako psychologické řešení je představeno omezování přístupu k informacím (escaping). Pro realizaci tohoto cíle byla implementována aplikace, kterou používalo deset respondentů. Data z této aplikace jsou použita na vyhodnocení úspěšnosti neuronové sítě. Následné rozhovory s respondenty jsou základem pro porovnání technického a psychologického řešení informačního přehlcení. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti neuronové sítě 87% při filtrování spamu a 67% při označování důležitých zpráv. Na základě rozhovorů je nejlépe hodnocena kombinace obou zmíněných metod. Hlavním přínosem práce je představené hodnocení úspěšnosti neuronové sítě v kontextu uživatele a porovnání dvou metod řešení informačního přehlcení na konkrétním problému.
Klíčová slova: elektronická pošta; neuronové sítě; informační přehlcení
Název práce: Neural networks as an information overload solution
Autor(ka) práce: Rybenský, Tomáš
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Sigmund, Tomáš
Oponenti práce: Čermák, Radim
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
This thesis deals with the problem of information overload and compares the technical and psychological solution of information overload on a particular problem – information overload caused by spam. Emphasis is placed on a technical solution that is implemented using a neural network with an emphasis on user context. As a psychological solution, limiting access to information (escaping) is introduced. To achive this goal, an application that was used by ten respondents was implemented. Data from this application are used to evaluate the neural network success. Subsequent interviews with respondents are the basis for comparing the technical and psychological solutions to the information overload. Neural network success rate was 87% for spam filtering and 67% for important message tagging. Based on the interviews, a combination of the two methods is best evaluated. The main contribution of the thesis is the evaluation of neural network success in the context of the user and comparison of two methods of solving the information overload on a particular problem.
Klíčová slova: information overload; neural networks; e-mail

Informace o studiu

Studijní program / obor: Aplikovaná informatika/Informační management
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra systémové analýzy

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 30. 10. 2018
Datum podání práce: 25. 4. 2019
Datum obhajoby: 5. 6. 2019
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/67588/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: