Optimalizace doporučovacích algoritmů
Recommendation algorithms optimization
Typ dokumentu
MAGISTERSKÁ PRÁCEMASTER'S THESIS
Autor
Drdák Jakub
Vedoucí práce
Kordík Pavel
Oponent práce
Řehořek Tomáš
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A 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://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.Vysokoškolská 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://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
V poslednich letech se vyvinulo velké množstvi rozličných doporučovacich al-goritmů. Jednu věc maji ale všechny společnou. Jejich hyper-parametry se musi pečlivě zvolit, aby dosahovaly dobrých výsledků. Tato práce se zabývá výběrem takových algoritmů a navrhnutim optimal-izačni procedury, která bude schopná nalézt vhodné hyper-parametry těchto algoritmů. Výsledky jsou pak ověřeny na reálných datasetech. Various recommendation algorithms have been proposed in recent years. However, each of them has one thing in common. It is essential to tune their hyper-parameters in order to achieve good results. This work has focused on selecting modern and scalable algorithms. The aim has been to design and implement an optimization procedure capable of fine-tuning their hyper-parameters and evaluate the results on real-world datasets.