Neurální faktorizační modely pro doporučovací systémy
Deep Latent Factor Models for Recommender Systems
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Radek Bartyzal
Supervisor
Řehořek Tomáš
Opponent
Maldonado Lopez Juan Pablo
Field of study
Znalostní inženýrstvíStudy program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra aplikované matematikyRights
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.htmlVysokoškolská 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
Show full item recordAbstract
Doporučovací systémy nám napomáhají objevit zajímavé produkty v široké nabídce. Jedním z typů algoritmů generujících doporučení jsou faktorizační modely. V této práci popisujeme moderní faktorizační modely založené na neuronových sítích. Čtyři z nich také implementujeme. Dále představujeme nový faktorizační model Hybrid cSDAE založený na neuronových sítích, který dokáže zpracovat, jak interakční informace, tak různé druhy atributů. Všechny implementované modely jsou porovnány na standardních datasetech za stejných podmínek. Recommendation systems help users discover relevant items. One of the types of models used to generate the recommendations are latent factor models. We survey the state of the art neural network based latent factor models and implement four of them. We also design and implement a novel architecture of a deep latent factor model called Hybrid cSDAE that is able to process both the rating and attribute information. We comprehensively evaluate the implemented models on standard datasets.
Collections
- Diplomové práce - 18105 [195]