02776ntm a22005417i 4500 000729277 CZ-PrVSE 20260315164443.0 m d cr n|||||||||| 260315s2025 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Pivec, Jan ISIS:59240 dis Anomaly Detection in User Feedback Data eng Detekce anomalií v uživatelském feedbacku / Jan Pivec 2025 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Filip Vencovský Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání (MBA)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2026 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2026 Tato práce se zaměřuje na detekci anomálií v uživatelské zpětné vazbě získané prostřednictvím odinstalačního dotazníku antivirové desktopové aplikace. Cílem je automatizovaně identifikovat komentáře, které se významně liší od běžného vzorce, a tím odhalit nové nebo přehlížené typy problémů. K analýze je využit přístup založený na metodice CRISP-DM, zahrnující předzpracování textu (čištění, lemmatizace, překlad), vektorizaci pomocí modelu TF-IDF a detekce anomálií je realizována kombinací algoritmů s jádrem v Isolation Forest a ensemble strategií. Práce zohledňuje také kombinaci více signálů (čas, segmentace uživatelů) a výsledky prezentuje formou vizualizací pro produktový tým. Způsob přístupu: Internet detekce anomáli zpětná vazba odinstalace NLP antivirová aplikace CRISP-DM TF-IDF segmentace uživatelů Vencovský, Filip mzk2015883325 ths Zimmermann, Pavel, 1980- jo20251268570 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/94866/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/94866 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/94866/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/94866/posudek/oponent/89605 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/94866/priloha/33110 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/94866/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse94866 260312 94866