prikaz prve stranice dokumenta Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:959680
Redžepović, Jasmin
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Redžepović, J. (2019). Geoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s 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." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 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." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 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', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., 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 [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: 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", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:959680
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovGeoprostorno praćenje područja s pojačanim interesom za odabranu temu temeljeno na analizi podataka s društvenih mreža
Naslov (engleski)Geospatial Monitoring of Areas with an Increased Interest in a Selected Topic Based on the Analysis of Social Media Data
AutorJasmin Redžepović
MentorLjiljana Brkić (mentor)
Član povjerenstvaLjiljana Brkić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaVedran Mornar (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Milašinović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:959680
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
RepozitorijRepozitorij FER-a
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 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