Atributový doporučovací model trénovaný s využitím interakční podobnosti
Content-Based Recommendation Model Trained Using Interaction Similarity
dc.contributor.advisor | Řehořek Tomáš | |
dc.contributor.author | Kasalický Petr | |
dc.date.accessioned | 2018-06-19T21:57:26Z | |
dc.date.available | 2018-06-19T21:57:26Z | |
dc.date.issued | 2018-06-15 | |
dc.identifier | KOS-695599707005 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/76817 | |
dc.description.abstract | Tato bakalářská práce se zabývá doporučovacimi systémy a jejich základnimi přistupy: Kolaborativni filtrováni a Atributové doporučováni. Je představen nový hybridni přistup, který kombinuje tyto dva přistupy. Tato metoda zvyšuje recall atributového doporučováni až o 216% a umožňuje přesnějši doporučováni pro nově přidané věci, které trpi cold-start problémem. Tento navržený a implementovaný přistup využivá metod strojového učeni jako je embedding nebo umělé neuronové sitě, které budou taktéž stručně představeny, spolu se způsobem vyhodnocováni kvality doporučováni. | cze |
dc.description.abstract | This bachelor's thesis describes the recommendation system and two major approaches, Collaborative filtering and Content-based recommendation. The new hybrid approach, which combines these two methods, is proposed. This method increases recall of content-based recommendation by up to 216% and allows more precise recommendation for newly added items, which suffers from the cold-start problem. This designed and implemented approach uses machine learning methods such as embedding or artificial neural networks, which will also be briefly introduced along with a way of evaluating the quality of the recommendation. | eng |
dc.language.iso | ENG | |
dc.publisher | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. | cze |
dc.publisher | Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. | eng |
dc.rights | 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 | eng |
dc.rights | 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 | cze |
dc.subject | doporučovaci systém,embedding,hluboké učeni,umělé neuronové sitě,Python | cze |
dc.subject | recommendation system,embedding,deep learning,artifical neural network,Python | eng |
dc.title | Atributový doporučovací model trénovaný s využitím interakční podobnosti | cze |
dc.title | Content-Based Recommendation Model Trained Using Interaction Similarity | eng |
dc.type | bakalářská práce | cze |
dc.type | bachelor thesis | eng |
dc.date.accepted | ||
dc.contributor.referee | Kordík Pavel | |
theses.degree.discipline | Znalostní inženýrství | cze |
theses.degree.grantor | katedra aplikované matematiky | cze |
theses.degree.programme | Informatika | cze |
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
-
Bakalářské práce - 18105 [295]