EBSCOhost
World Bank
EconBiz
De Gruyter
OpenEdition
European Respiratory Journal
Mathematical Sciences Publishers Journals
Edward Elgar Publishing UN iLibrary HeinOnline Directory of Open Access Books SAGE Journals ASTM Compass
From this page you can:
| Home |
Author details
Author Xhemal Zenuni
Available item(s) by this author
Make a suggestion Refine your searchAnalysis and comparison of NoSQL Databases to Relational Databases / Raif Deari
Title : Analysis and comparison of NoSQL Databases to Relational Databases : master studies - second cycle Material Type: printed text Authors: Raif Deari, Dissertant ; Xhemal Zenuni, Thesis advisor Publisher: Tetovë : Fakulteti i Shkencave dhe Teknologjive Bashkëkohore - UEJL Publication Date: 2018 Pagination: 68 p. Layout: ill. Size: 30 cm General note: Includes bibliographical references
Includes bibliographical footnotes
Includes appendixLanguages : English (eng) Original Language : English (eng) Abstract: Abstract
The aim of this master thesis is to make a comprehensive analysis and comparison between NoSQL and relational databases. We review and evaluate data storage and data management principles of each type of concerned databases. In addition, we evaluate the performance of CRUD operations using different scenarios on MongoDB and MySQL as representatives of two respected data models. The results give insights to advantages and disadvantages of each database model.Link for e-copy: https://repository.seeu.edu.mk/sites/thesis/ThesisSharedDocs/MA_120968.pdf Record link: https://library.seeu.edu.mk/index.php?lvl=notice_display&id=17913 Copies
Barcode Call number Media type Location Section Status M9702-000014 M9702-000014 Deari, R. 2018 General Collection Thesis Repository Master Not for loan
Title : The application of NFC technology for navigation in complex system buildings, case study Seeu Campus : master studies - second cycle Material Type: printed text Authors: Djellza Nushi, Dissertant ; Xhemal Zenuni, Thesis advisor Publisher: Tetovë : Faculty of Contemporary Sciences and Technologies Publication Date: 2021 Pagination: 64 p. Layout: ill. Size: 30 cm General note: Includes bibliographical references
Includes bibliographical footnotes
Includes appendixLanguages : English (eng) Original Language : English (eng) Abstract: Abstract
The navigation system is quickly changing. For outdoor navigation are used more frequently mobile devices and have opened possibilities for indoor navigation. In this thesis, I propose a Near Field Communication (NFC)-based outdoor navigation system, which enables users to navigate through a building or a complex by enabling a location update, simply by touching NFC tags that are spread across SEEU campus and orient users to the destination location.
Evaluate the performance of the system and compare it with other navigation systems. NFC has many advantages compared with other navigation system in term of cost, maintain, complexity and securityLink for e-copy: https://repository.seeu.edu.mk/sites/thesis/ThesisSharedDocs/MA_119488.pdf Record link: https://library.seeu.edu.mk/index.php?lvl=notice_display&id=20935 Copies
Barcode Call number Media type Location Section Status M9702-000201 M9702-000201 Nushi, D. 2021 General Collection Thesis Repository Master Not for loan
Title : Big Data Analysis and its Impact on Bussines Decisions : studime të Magjistraturës - cikli i dytë Material Type: printed text Authors: Enis Limani, Dissertant ; Xhemal Zenuni, Thesis advisor Publisher: Tetovë : Fakulteti i Shkencave dhe Teknologjive Bashkëkohore - UEJL Publication Date: 2019 Pagination: 56 p. Layout: ill. Size: 30 cm General note: Includes bibliographical references
Includes bibliographical footnotes
Includes indexLanguages : English (eng) Original Language : English (eng) Abstract: Abstract
The advancements of technology has proliferated large amounts of data which are easily at disposal to individuals and organizations. If properly analyzed, these large amounts of data can be an added value and can affect the performance of decision makers in business processes. This thesis analyzes the current status how companies use Big Data analytics in business processes from two perspectives. First, it analyses the challenges the companies face in utilization of Big Data analytics to benefit in their business processes. Second, it analyses to what extend is used Big Data analytics to enable revenue growth and to the quality of business processes in companies, thus impacting the decision making and the growth of the company.Link for e-copy: https://repository.seeu.edu.mk/sites/thesis/ThesisSharedDocs/MA_121477.pdf Record link: https://library.seeu.edu.mk/index.php?lvl=notice_display&id=18696 Copies
Barcode Call number Media type Location Section Status M9702-000070 M9702-000070 Limani, E. 2019 General Collection Thesis Repository Master Not for loan
Title : Ndikimi i rrjeteve sociale në edukim : Studim rasti i shkollave të mesme në Ferizaj : studime të Magjistraturës - cikli i dytë Material Type: printed text Authors: Vlora Bytyqi, Dissertant ; Xhemal Zenuni, Thesis advisor Publisher: Tetovë : Fakulteti i Shkencave dhe Teknologjive Bashkëkohore - UEJL Publication Date: 2020 Pagination: 69 p. Layout: ill. Size: 30 cm General note: Includes bibliographical references
Includes bibliographical footnotes
Includes appendixLanguages : Albanian (sqi) Original Language : Albanian (sqi) Abstract: Abstrakt
Zhvillimi i avancuar i teknologjisë ka bërë që këto vitet e fundit rrjetet sociale të jenë mjetet më të rëndësishme të komunikimit në mes njerëzve duke përfshirë të gjitha nivelet e ndjekjes arsimore. Sot rrjetet sociale kanë ndikuar se si njerëzit e shohin botën, miqësinë, komunikimin, edukimin dhe qasjen ndaj informacioneve të reja dhe ato ekzistuese. Më të prekur nga ky fenomen duket të jenë gjeneratat e reja. Mësimnxënia dhe mësimdhënia poashtu kanë ndryshuar qasjen e nxënësve, respektivisht të mësimdhënësve.Tani ka ndryshuar puna bashkëpunuese dhe ndërveprimi mes të dyja palëve. Kjo ka bërë që fryma bashkëpunuese të jetë më e madhe në grupe nxënësish, ku ata kanë mundësinë të komentojnë, diskutojnë, krijojnë informacione si dhe të jenë me të motivuar për mësimnxënien. Përmbledhja e këtij punimi është bërë duke u bazuar nga përzgjedhja e disa artikujve shkencor që kanë trajtuar shumë çështje me ndikim për rrjetet sociale, duke veçuar ndikimin e rrjeteve sociale në edukim dhe nga hulumtimi me anë të pyetësorëve që është bërë në shkollat e mesme në qytetin e Ferizajt. Qëllimi kryesor i këtij punimi është vlerësimi i impaktit pozitiv apo negativ të rrjeteve sociale në procesin e mësimdhënies dhe mësimnxënies, dhe inkurajimi apo vetdijësimi i nxënësve për përdorimin e rrjeteve sociale në arsim. Fokusi i studimit është të përcaktoj efektin e rritjes së përdorimit të rrjeteve sociale me anë të të nxënit bashkëpunues në procesin mësimor.Link for e-copy: https://repository.seeu.edu.mk/sites/thesis/ThesisSharedDocs/MA_127643.pdf Record link: https://library.seeu.edu.mk/index.php?lvl=notice_display&id=19586 Copies
Barcode Call number Media type Location Section Status M9702-000095 M9702-000095 Bytyqi, V. 2020 General Collection Thesis Repository Master Not for loan
Title : Recommendation systems for computer science publications : studime të Magjistraturës - cikli i dytë Material Type: printed text Authors: Mustafa Fejza, Dissertant ; Xhemal Zenuni, Thesis advisor Publisher: Tetovë : Faculty of Contemporary Sciences and Technologies Publication Date: 2021 Pagination: 64 p. Layout: ill. Size: 30 cm General note: Includes bibliographical references
Includes bibliographical footnotes
Includes indexLanguages : English (eng) Original Language : English (eng) Abstract: Abstrakti
Qëllimi i tezës është prezantimi i një sistemi rekomandues të bazuar në përmbajtje i cili do të rekomandojë botime të shkencave kompjuterike për përdoruesit bazuar në preferencat e tyre. Publikimet janë nxjerrë nga konferenca "Sistemet Neurale të Përpunimit të Informacionit" (SNPI) që është një nga konferencat më të rëndësishme të mësimit të makinerive në të gjithë botën. Sistemi do t'i ndihmojë përdoruesit të gjejnë përmbajtje më të shpejtë, më të lehtë dhe më efikase me qëllim të tejkalimit të mbingarkesës së informacionit. Ekzistojnë lloje të ndryshme të sistemeve të rekomanduesve, por tre të parat që përdoren më shumë janë: filtrimi bashkëpunues,sistemi i bazuar në përmbajtje dhe sistemet hibride.Këto sisteme kanë modele të ndryshme që varen nga sasia dhe cilësia e të dhënave që ato përpunojnë. Në këtë tezë kemi përdorur qasjen e bazuar në përmbajtje. Sistemi i rekomanduesve të bazuar në përmbajtje është një përmirësim i sistemit bashkëpunues të filtrimit. Ky model nuk kërkon vlerësimin e përdoruesit për artikuj të ndryshëm, përkundrazi rekomandimi krijohet bazuar në ngjashmërinë midis artikujve. Për shkak të rritjes së shumë shërbimeve të internetit të ofruara nga kompani si Amazon, Facebook, Microsoft dhe shumë të tjera, sistemet rekomanduese morën një rritje dhe po shfaqen çdo ditë në jetën tonë. Nën këto sisteme vendosen algoritme të ndryshme me qëllim sugjerimin e përmbajtjes së duhur dhe artikullit përkatës për përdoruesit siç janë filmat për të shikuar, ose blerja e produkteve etj. Në disa industri këto sisteme janë shumë kritike sepse ato prodhojnë sasi të mëdha të ardhurash për kompaninë. Kompanitë si Netflix kanë organizuar sfida me çmime të mëdha me qëllimin për të zbuluar mënyra të ndryshme për të përmirësuar algoritmin e tyre (ÇmimNetflix).
Abstract
The purpose of the thesis is to present a content-based recommender system that will recommend computer science publications to users based on their preferences. The publications are extracted from the conference “Neural Information Processing Systems” (NIPS)(Sejnowski, 2015)which is one of the most important machines learning conferences worldwide. The system will help users find content faster, easier, and more efficiently to overcome the information overload. There are different types of recommender systems but the top three that are most used are collaborative filtering, content-based and hybrid systems. These systems have different models that are depended on the quantity and quality of the data they are processing. In this thesis, we used the content-based approach. The content-based recommender system is an improvement of the collaborative filtering system. This model doesn’t require the user’s evaluation for different items, instead, the recommendation is created based on the similarity between the items. Because of the rise of many web services offered by companies like Amazon, Facebook, Microsoft, and many others, recommender systems received a boost and are appearing daily in our lives. Underneath these systems lay different algorithms to suggest the right content and the relevant item to users such as movies to watch, or buying products, etc. In some industries, these systems are very critical because they generate large amounts of income for the company. Companies like Netflix have organized challenges with huge prizes to discover different ways to improve their algorithm (Netflix Prize).
Апстракт
Целта на тезата е да се претстави систем за препораки засновани на содржини кој ќе им препорача накорисниците компјутерски науки публикации врз основа на нивните преференции. Публикациите се извлечени од конференцијата „Системи за обработка на нервните информации“ (СОНИ) која е една од најважните конференции за машинско учење низ целиот свет. Системот ќе им помогне на корисниците да најдат содржина побрзо, полесно и поефикасно со цел да го надминат преоптоварувањето на информациите. Постојат различни типови на препорачани системи, но првите три што најмногу се користат се: колаборативно филтрирање, заснована на содржина и хибридни системи. Овие системи имаат различни модели кои зависат од количината и квалитетот на податоците што ги обработуваат. Во оваа теза го искористивме пристапот заснован на содржината. Системот за препораки заснована на конкурентност е подобрување на системот за соработка
на филтрирање. Овој модел не бара проценка на корисникот за различни артикли, наместо тоа, препораката се креира врз основа на сличноста помеѓу артиклите. Поради порастот на многу веб-услуги понудени од компании како Амазон, Фејсбук, Мајкрософт и многу други, препорачаните системи добија поттик и се појавуваат секој ден во нашите животи. Под овие системи се поставени различни алгоритми со цел да се предложи вистинската содржина и релевантната ставка на корисниците, како што се филмови за гледање, или купување производи и сл. Во некои индустрии овие системи се многу критични затоа што создаваат големи количини на приход за компанијата. Компании како Netflix имаат организирано предизвици со огромни награди со цел да откријат различни начини за одобрување на нивниот алгоритам (Награда Netflix).Link for e-copy: https://repository.seeu.edu.mk/sites/thesis/ThesisSharedDocs/MA_122177.pdf Record link: https://library.seeu.edu.mk/index.php?lvl=notice_display&id=20558 Copies
Barcode Call number Media type Location Section Status M9702-000219 M9702-000219 Fejza, M. 2021 General Collection Thesis Repository Master Not for loan
Permalink
