| Title: | SharePoint Add-In pro vytěžování dat z dokumentů |
| Other Titles: | Data Mining SharePoint Add-In |
| Authors: | Kutková, Veronika |
| Advisor: | Wegschmied David, Ing. |
| Referee: | Kryl Martin, Ing. |
| Issue Date: | 2017 |
| Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Document type: | diplomová práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/27140 |
| Keywords: | sharepoint;add-in;vytěžování dat;dolování dat;rozpoznávání znaků;ocr;účetní dokumenty;faktura;office 365;microsoft azure |
| Keywords in different language: | sharepoint;add-in;data mining;optical character recognition;ocr;financial documents;invoice;office 365;microsoft azure |
| Abstract: | Tato práce je zaměřena na návrh a vytvoření SharePoint add-inu zajišťujícího vytěžování dat z naskenovaných faktur. V rámci experimentu byl vyzkoušen a porovnán vzorek OCR nástrojů. Nejlepších výsledků z~bezplatných řešení dosáhl nástroj OnlineOCR.net. Vyzkoušeno bylo také několik metod vytěžování dat z faktur. Jako nejvhodnější se ukázala metoda založená na Locality-Sensitive Hashing. Tyto poznatky byly využity při návrhu a implementaci výsledného add-inu. Kompletní řešení je hostováno na cloudové platformě Microsoft Azure. Pro asynchronní zpracovávání požadavků na vytěžování dat bylo použito několik Azure komponent (fronta, webová úloha). Výsledkem je funkční add-in do SharePoint Online, jehož použití částečně automatizuje ruční přepis faktur do systému a minimalizuje vzniklé chyby. |
| Abstract in different language: | This thesis is focused on design and implementation of invoice data mining add-in for SharePoint. A couple of OCR tools were tested and compared, as~well as several invoice data mining methods. Experiments proved that OnliceOCR.net is the most precise free OCR tool. As for invoice data mining, Locality-Sensitive Hashing based method turned out to be the most suitable. Observed results were used to~design and implement the add-in. The complete solution is hosted on Microsoft Azure cloud platform. Few Azure components (storage queue, webjob) were used to process the data mining requests asynchonously. The outcome of this thesis is the add-in for SharePoint Online, partially automating the invoice transcription process and reducing data entry errors. |
| Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Appears in Collections: | Diplomové práce / Theses (KIV) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| DP_Kutkova.pdf | Plný text práce | 7,23 MB | Adobe PDF | View/Open |
| A14N0077Phodnoceni-ved.PDF | Posudek vedoucího práce | 835,99 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A14N0077Pposudek-op.PDF | Posudek oponenta práce | 716,22 kB | Adobe PDF | View/Open |
| A14N0077Pobhajoba.PDF | Průběh obhajoby práce | 213,61 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/27140Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.