Doporučování hudby
Music Recommender System
dc.contributor.advisor | Kordík Pavel | |
dc.contributor.author | Šofr Ondřej | |
dc.date.accessioned | 2019-02-20T10:40:14Z | |
dc.date.available | 2019-02-20T10:40:14Z | |
dc.date.issued | 2019-02-09 | |
dc.identifier | KOS-587865241505 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/79444 | |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá problematikou personalizovaného doporučování hudebních skladeb posluchačům. Jsou zde představeny přístupy využívané v současnosti, zejména metody kolaborativního filtrování. Důraz je kladen na zpracování časových informací o jednotlivých akcích uživatelů a jejich využití pro zkvalitnění doporučovacích systémů. Nejdůležitější částí je rozbor modelů predikujících aktivitu uživatelů. Je zde porovnána přesnost a výkonnost jednotlivých řešení i s ohledem na jejich využitelnost v praxi. Práce obsahuje výsledky experimentálního vyhodnocení představených metod nad daty reálných uživatelů. | cze |
dc.description.abstract | This thesis deals with the field of personalized recommendation of music. Modern approaches are described and analyzed, especially the methods of collaborative filtering. The main focus is the processing of temporal dimension data of user actions and its usage to improve recommendation systems. The most important part is the analysis of models predicting the activity of users. Prediction accuracy and efficiency of solutions are compared with emphasis on the usability in practice. This thesis contains experimental results of presented methods tested on real-world data. | 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 | doporučovací systémy,kolaborativní filtrování,strojové učení,predikce časových řad,umělé neuronové sítě | cze |
dc.subject | recommender systems,collaborative filtering,machine learning,time series prediction,artificial neural networks | eng |
dc.title | Doporučování hudby | cze |
dc.title | Music Recommender System | eng |
dc.type | bakalářská práce | cze |
dc.type | bachelor thesis | eng |
dc.date.accepted | 2019-02-14 | |
dc.contributor.referee | Kalvoda Tomáš | |
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]