Publikace detail

Modelling of Web Domain Visits by Radial Basis Function Neural Networks and Support Vector Machine Regression

Autoři: Olej Vladimír | Filipová Jana

Rok: 2011

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: IFIP Advances in Information and Communication Technology

Název nakladatele: Springer

Místo vydání: Heidelberg

Strana od-do: 229-239

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Modelování návštěvnosti webové domény pomocí RBF neuronových sítí a SVM regrese.	Článek představuje základní pojmy web miningu, radiální bázické funkce (RBF) neuronové sítě a ε-insensitive Support Vector Machine regresy (ε-SVR) pro predikci časových řad na webových stránkách Univerzity Pardubice. Model obsahuje předzpracování časových řad, konstrukce RBF neuronové sítě a ε-SVR struktury, porovnání výsledků a predikci časových řad. Predikce se skládá z krátké, střední a dlouhé časové řady pro různé poměry trénovacích a testovacích dat. Predikce webových dat může být přínosem pro provoz webového serveru, jako složitého komplexního systému.	Web mining; radiální bázické funkce neuronové sítě; ε-insensitive support vector machine regrese; časové řady; predikce.
eng	Modelling of Web Domain Visits by Radial Basis Function Neural Networks and Support Vector Machine Regression	The paper presents basic notions of web mining, radial basis function (RBF) neural networks and ε-insensitive support vector machine regression (ε-SVR) for the prediction of a time series for the website of the University of Pardubice. The model includes pre-processing time series, design RBF neural networks and ε-SVR structures, comparison of the results and time series prediction. The predictions concerning short, intermediate and long time series for various ratios of training and testing data. Prediction of web data can be benfit for a Web server traffic as a complicated complex system.	Web mining; radial basis function neural networks; ε-insensitive support vector machine regression; time series; prediction.

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte