ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedra teoretické informatiky
  • Bakalářské práce - 18101
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedra teoretické informatiky
  • Bakalářské práce - 18101
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Zlepšování algoritmů pro učení se řadit

Improving Learning to Rank Algorithms

Typ dokumentu
bakalářská práce
bachelor thesis
Autor
Vu Huy Hoang
Vedoucí práce
Kordík Pavel
Oponent práce
Maldonado Lopez Juan Pablo
Studijní obor
Teoretická informatika
Studijní program
Informatika
Instituce přidělující hodnost
katedra teoretické informatiky



Práva
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 záznam
Abstrakt
V této práci se zabývám existujícími algoritmy pro úlohu přeřazení URL podle relevance na základě uživatelského dotazu do vyhledávače a metodami kolaborativního filtrování, které uvádím v rešerši. Vybrané algoritmy, což jsou ES-Rank a maticová faktorizace, pak implementuji a použiji na dataset poskytnutý společností Yandex v rámci soutěže Personalized Web Search Challenge na Kaggle.com. Poté porovnávám přesnost řazení s ostatními řešeními na Kaggle.com. Následně testuji, jestli kolaborativní filtrování metodou maticové faktorizace významně zvyšuje přesnost řazení. Nakonec analyzuji časovou složitost svého řešení.
 
In this thesis I explore existing approaches to the learning to rank problem and collaborative filtering methods, and apply them to Yandex's dataset provided in the Personalized Web Search Challenge competition on Kaggle.com. I build on the existing submissions by replicating the top competitor's feature extraction from the dataset. Then I implement and apply ES-Rank and matrix factorization on these features and test if matrix factorization based collaborative filtering significantly increases the overall performance of the algorithm. Then I compare the performance of the implemented algorithms to other submissions on Kaggle. Lastly I analyze the time complexity of my solution.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/76809
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (334.0Kb)
POSUDEK (137.2Kb)
POSUDEK (135.9Kb)
Kolekce
  • Bakalářské práce - 18101 [360]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV