Andmebaasi logo
Valdkonnad ja kollektsioonid
Kogu ADA
Eesti
English
Deutsch
  1. Esileht
  2. Sirvi autori järgi

Sirvi Autor "Ojalaid, Janar" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 2 2
  • Tulemused lehekülje kohta
  • Sorteerimisvalikud
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Projekti sõltuvuste andmebaas
    (2015) Ojalaid, Janar; Liivak, Priit; Hein, Helle
    Tarkvaraettevõtetes on tihti käsil mitmeid projekte. Peaaegu iga projekt sõltub kolmandate osapoolte teekidest, mis oma olemuselt on taaskasutatavad tarkvara osad. Lihtne on leida, missugused teegid on kasutusel mingis kindlas projektis, aga hoopis raskem on teha kind-laks, missugustes projektides on mingit kindlat teeki kasutatud. Bakalaureusetöö teoreetili-se osa eesmärgiks on uurida erinevaid lahendusi projekti sõltuvuste analüüsiks ning leida neist parim. Praktilise osa eesmärgiks on valmistada prototüüp kasutades kogutud infor-matsiooni. Selline andmebaas tagab ettevõttesisese teadmuse efektiivsema jagamise, mis omakorda tähendab seda, et projektid valmivad kiiremini ning on kvaliteetsemad.
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    The power of stars: An empirical analysis of successful and flop movies
    (Tartu Ülikool, 2020) Ojalaid, Janar; Sharma, Rajesh, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
    Production companies collectively produce thousands of new movies every year. Some of the movies perform incredibly well but some of them turn out to be flops. Having a movie flop can be fatal to a production company because of the costs of producing a movie. Therefore, it is essential to produce movies with a higher likelihood of success. In this thesis, we explore the features of successful and unsuccessful movies by performing empirical analysis on a large dataset of movies. The data about movies was collected from The Internet Movie Database (IMDb), The Movie Database (TMDb) and Box Office Mojo, and the data about movie trailers from YouTube Data API v3. The final dataset contains 470,743 movies, has 26 features, and is about 2.1 GB large. As expected, a single feature can not be used to determine whether a movie is successful or not, the outcome depends on many different factors. However, by performing association rule mining, we found that there are lots of combinations of features that affect the outcome of the movie with the crew, cast, production company, belonging to a collection, trailer, genre, maturity rating all playing a major role.

DSpace tarkvara autoriõigus © 2002-2026 LYRASIS

  • Teavituste seaded
  • Saada tagasisidet