prikaz prve stranice dokumenta Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža
No public access
master's thesis
Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. urn:nbn:hr:168:959680
Redžepović, Jasmin
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Cite this document

Redžepović, J. (2019). Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680

Redžepović, Jasmin. "Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680

Redžepović, Jasmin. "Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680

Redžepović, J. (2019). 'Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 27 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680

Redžepović J. Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2019 [cited 2024 December 27] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680

J. Redžepović, "Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2019. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleGeoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža
Title (english)Geospatial Monitoring of Areas with an Increased Interest in a Selected Topic Based on the Analysis of Social Media Data
AuthorJasmin Redžepović
MentorLjiljana Brkić (mentor)
Committee memberLjiljana Brkić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberVedran Mornar (član povjerenstva)
Committee memberBoris Milašinović (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2019-07-03, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U radu su opisani principi rada s tokovima podataka u stvarnom vremenu. Opisana su osnovna svojstva koja aplikacije koje obrađuju tokove podataka trebaju imati. Kao izvor podataka u stvarnom vremenu odabran je Twitter StreamingAPI te su opisane njegove najbitnije značajke. Zatim su uspoređeni radni okviri Apache Spark i Apache Flink te je napravljen eksperiment kojim se utvrđuje kašnjenje obrade događaja u tim radnim okvirima u ovisnosti o količini generiranih događaja. Na kraju je implementiran sustav koji je u mogućnosti u stvarnom vremenu geografski pratiti objave s društvene mreže Twitter. Implementirani sustav sastoji se od dvije glavne komponente. Jedna vrši obradu u stvarnom vremenu, a druga povijesnu obradu. Na kraju su izrađene geoprostorne vizualizacije pomoću kojih se mogu lako utvrditi trendovi u obrađenim podatcima.
Abstract (english)
This paper describes main principles to follow when dealing with real time data streams. As a source of real time data Twitter StreamingAPI was chosen and main features were described. Later, frameworks Apache Spark and Apache Flink were compared and benchmark was performed over them. That benchmark included measuring processing latency depending on data throughput. In the end, there is description of a system which was implemented to perform real time geospatial monitoring of data from Twitter. That system is contained of two main components. One component performs real time analysis over data stream coming from Twitter while the other component performs analysis over historical Twitter data. Also, geospatial visualizations were implemented which can easily show trends in analysed data.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:959680
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
RepositoryFER Repository
Created on2020-01-07 21:47:57

(©) Nacionalna i sveučilišna knjižnica u Zagrebu 2015. Sva prava pridržana. | Hrvatske bratske zajednice 4 p.p. 550, 10000 Zagreb, Hrvatska Tel. ++ 385 1 616-4040
OIB: 84838770814 | IBAN: HR66 2340 0091 1000 1008 1, Porezni broj (PDV identifikacijski broj) - VAT Number: HR84838770814
Prijava u repozitorij