Zobrazit minimální záznam

Implementation of a learning to rank system



dc.contributor.advisorČernoch Radomír
dc.contributor.authorTrnka Tomáš
dc.date.accessioned2016-06-23T01:40:48Z
dc.date.available2016-06-23T01:40:48Z
dc.identifierKOS-587864747105
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/65249
dc.description.abstractZnačný nárůst množství dat v posledních letech ukázal limity klasického vyhledávání informací. Už nestačí relevantní informace pouze najít, je potřeba seřadit je tak, aby uživatel mohl získat nejdůležitější data co nejrychleji. Stále více společností se potýká s větším objemem dat a řeší tuto nesnadnou úlohu řazení informací pro své uživatele. Pro naši práci jsme se spojili s obchodním partnerem a vyvinuli modul pro hledání a řazení výsledků pro server GoOut.cz. Pracovali jsme s reálnými daty od uživatelů našeho partnera. Při řešení problému jsme použili knihovnu poskytující současné moderní algoritmy a soustředili se hlavně na vytváření příznaků pro dokumenty. V naší práci jsme se pokusili obohatit standardně používané příznaky o relační data. Na závěr se nám podařilo vybrat algoritmy, které byly schopné využít těchto obohacených příznaků. Také jsme ověřili, že i přes větší množství příznaků zvládnou nejlepší algoritmy odpovídat na dotazy v rozumném čase a jsou tedy použitelné v praxi.cze
dc.description.abstractThe growth of information in recent years rendered the classical information retrieval unsatisfactory. It is no longer sufficient to retrieve relevant data. The retrieved data must be sorted to enable users to find the most relevant information as quickly as possible. More and more companies are dealing with large amount of data, and they are struggling with ordering it for the user queries. We partnered with a business partner and in our work we implemented a searching and learning to rank module for the GoOut.cz server. We were working with real world data based on the user inputs. For solving this task, the library providing the state of the art algorithms was used and we were mainly focusing on the features. In our work, we tried to enhance the commonly used features with relational data. Eventually, we identified algorithms that were able to benefit from the enhanced features. We also verified that even with the enhanced features, the most successful algorithms respond within a reasonable time, and therefore, the whole system is usable in practice.eng
dc.language.iso
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfeng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfcze
dc.subjectučení se řazení, hledání informací, strojové učení, vytváření příznaků, GoOut.cz, reálná datacze
dc.subjectlearning to rank, information retrieval, machine learning, feature extraction, GoOut.cz, real world dataeng
dc.titleImplementace learning to rank systémucze
dc.titleImplementation of a learning to rank systemeng
dc.typediplomová prácecze
dc.typemaster thesiseng
dc.date.accepted2016-06-13
dc.contributor.refereeTunys Tomáš
theses.degree.disciplineUmělá inteligencecze
theses.degree.grantorkatedra počítačůcze
theses.degree.programmeOtevřená informatikacze


Soubory tohoto záznamu





Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam