Oct 23, 2019   8:17 p.m. Alojza
Academic information system

Summary of topics offered - Faculty of Informatics and Information Technologies


Basic information

Type of work: Dissertation thesis
Topic: Klasifikácia správania používateľov v digitálnom svete
Title of topic in English: Classification of user behaviour in a digital space
State of topic: approved (prof. Ing. Pavol Návrat, PhD. - Chairperson of Departmental Board)
Thesis supervisor: prof. Ing. Mária Bieliková, PhD.
Faculty: Faculty of Informatics and Information Technologies
Supervising department: Institute of Informatics, Information Systems and Software Engineering - FIIT
Max. no. of students: --
Academic year:2019/2020
Proposed by: prof. Ing. Mária Bieliková, PhD.
Annotation: Rýchly rozvoj Internetu, Webu a digitalizácia prispeli k tomu, že v súčasnosti máme k dispozícií veľké množstvo dát o správaní používateľov v digitálnom svete (napr. sociálne siete, e-obchody, bankovníctvo, poisťovne). Správanie používateľov v týchto systémoch sa však výrazným spôsobom líši a to ako v type vykonávaných aktivít, v ich množstve, tak aj v sledovaných cieľoch. Vzniká tu obrovský priestor pre výskum zapojením metód umelej inteligencie. Príkladom je automatizované identifikovanie rôznych typov správania používateľov, detekcia anomálií, ktorý má veľký potenciál pomôcť ako používateľovi (napr. personalizáciou systému pre efektívnejšie dosahovanie jeho cieľov), komunite ostatných používateľov (napr. v prípade rôznych prejavov antisociálneho správania ich automatickou identifikáciou a odstránením), tak aj prevádzkovateľom týchto systémov (napr. segmentácia zákazníkov v prípade e-obchodov, detekcia podvodov v bankovníctve a poisťovníctve). Základom výskumu je klasifikácia správania používateľov. Riešenie tejto problematiky vyžaduje stále inovatívnejšie prístupy v oblastiach ako zber dát, dátová analýza, strojové učenie, dolovanie v dátach a hľadanie anomálií. Vzhľadom na aktuálnosť tohto problému a široké možnosti aplikovania navrhnutých riešení v praxi sa v tejto téme predpokladá možnosť ich reálneho využitia aj v rámci spolupráce s priemyselnými partnermi a priame zapojenie doktoranda do takýchto projektov.
Annotation in English: The fast Internet, Web growth and digitalization contributed to the fact, that we have access to large datasets of human behaviour in online world (e.g. in social networks, e-shops, banking, insurance). Behaviour of users, however, varies in many aspects (e.g., number and type of activities, goals). There is a wide space open for employment of methods of artificial intelligence into analysis of user behaviour. An example of this is the user behaviour identification, anomaly detection, which in turn can be used to help the individual user with his/her goals (through personalization), aid the whole community of users (e.g. by detecting, preventing and removing the anti-social behaviour), or help the owners of the web portals (e.g. through customer segmentation in e-shops, or fraud detection in banking and insurance). The basis of the research is behaviour classification. Research in this field requires innovative approaches to data collection, analysis, machine learning, data mining and anomaly detection. With respect to the timeliness of these issues and opportunities for industrial applications, we expect that the doctoral candidates solving this thesis topic will be directly involved into real projects with industry partners.



Limitations of the topic

To sign up for a topic it is necessary to fulfil one of the following restrictions

Restrictions by study
The table shows restrictions by study to which the student has to be enrolled in order to sign up for the given topic.

Programme
D-IIS Intelligent Information Systems
D-IISxA Intelligent Information Systems (study in English)