Zobrazit minimální záznam

Hybrid recommender systems for books domain
dc.contributor.advisorPeška, Ladislav
dc.creatorVarga, Ondřej
dc.date.accessioned2023-11-06T21:34:47Z
dc.date.available2023-11-06T21:34:47Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/184422
dc.description.abstractThe bachelor thesis deals with the topic of recommender systems, which are especially important in e-commerce field. The main goal of the thesis was to implement a recom- mender system that would cover the needs of recommending in the book domain (on an e-shop dealing with book sales). The focus of the work is the implemented recommender system that handles the data available for the book domain, however, it is designed more generally to be deployable as Recommendation-as-a-Service. The system includes both the recommendation algorithms themselves (collaborative, content-based and hybrid), as well as support for the different phases of the recommendation lifecycle, recommendation performance monitoring and easy administration through an interactive web interface. We then evaluated the recommendation algorithms, with experiments showing that collaborative methods, in particular ALS matrix factorization and ELSA, perform better with respect to relevance metrics. However, hybrid approaches and content-based methods may have advantages with respect to beyond accuracy metrics, especially Coverage and Novelty. 1en_US
dc.description.abstractBakalářská práce se zabývá tématem doporučovacích systémů, které jsou důležité zejména v e-commerce oblasti. Hlavním cílem práce bylo implementovat doporučovací systém, který by pokrýval potřeby doporučování v knižní doméně (na e-shopu zabýva- jící se prodejem knih). Těžištěm práce je implementovaný doporučovací systém, který zpracovává data dostupná pro doménu knih, nicméně je navržen obecněji tak, aby bylo možné jeho nasazení jako Recommendation-as-a-Service. Systém obsahuje jak samotné doporučovací algoritmy (kolaborativní, content-based i hybridní), tak i podporu pro jed- notlivé fáze životního cyklu doporučovaní, monitorování výkonosti doporučení a snadnou administraci pomocí interaktivního webového rozhraní. Doporučovací algoritmy jsme následně vyhodnotili, přičemž z experimentů plyne, že kolaborativní metody, zejména ALS faktorizace matic a ELSA, dosahují lepších výsledků s ohledem na metriky relevance. Nicméně hybridní přístupy a content-based metody mohou mít výhody, co se týká metrik nad rámec přesnosti, zejména Coverage a Novelty. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectHybridní doporučovací systémy|knihy|NLP|BERTcs_CZ
dc.subjecthybrid recommender systems|books|NLP|BERTen_US
dc.titleHybridní doporučování pro doménu knihcs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2023
dcterms.dateAccepted2023-09-07
dc.description.departmentKatedra softwarového inženýrstvícs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Software Engineeringen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId246562
dc.title.translatedHybrid recommender systems for books domainen_US
dc.contributor.refereeDokoupil, Patrik
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineInformatika se specializací Programování a vývoj softwarecs_CZ
thesis.degree.disciplineComputer Science with specialisation in Programming and Software Developmenten_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Software Engineeringen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csInformatika se specializací Programování a vývoj softwarecs_CZ
uk.degree-discipline.enComputer Science with specialisation in Programming and Software Developmenten_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csBakalářská práce se zabývá tématem doporučovacích systémů, které jsou důležité zejména v e-commerce oblasti. Hlavním cílem práce bylo implementovat doporučovací systém, který by pokrýval potřeby doporučování v knižní doméně (na e-shopu zabýva- jící se prodejem knih). Těžištěm práce je implementovaný doporučovací systém, který zpracovává data dostupná pro doménu knih, nicméně je navržen obecněji tak, aby bylo možné jeho nasazení jako Recommendation-as-a-Service. Systém obsahuje jak samotné doporučovací algoritmy (kolaborativní, content-based i hybridní), tak i podporu pro jed- notlivé fáze životního cyklu doporučovaní, monitorování výkonosti doporučení a snadnou administraci pomocí interaktivního webového rozhraní. Doporučovací algoritmy jsme následně vyhodnotili, přičemž z experimentů plyne, že kolaborativní metody, zejména ALS faktorizace matic a ELSA, dosahují lepších výsledků s ohledem na metriky relevance. Nicméně hybridní přístupy a content-based metody mohou mít výhody, co se týká metrik nad rámec přesnosti, zejména Coverage a Novelty. 1cs_CZ
uk.abstract.enThe bachelor thesis deals with the topic of recommender systems, which are especially important in e-commerce field. The main goal of the thesis was to implement a recom- mender system that would cover the needs of recommending in the book domain (on an e-shop dealing with book sales). The focus of the work is the implemented recommender system that handles the data available for the book domain, however, it is designed more generally to be deployable as Recommendation-as-a-Service. The system includes both the recommendation algorithms themselves (collaborative, content-based and hybrid), as well as support for the different phases of the recommendation lifecycle, recommendation performance monitoring and easy administration through an interactive web interface. We then evaluated the recommendation algorithms, with experiments showing that collaborative methods, in particular ALS matrix factorization and ELSA, perform better with respect to relevance metrics. However, hybrid approaches and content-based methods may have advantages with respect to beyond accuracy metrics, especially Coverage and Novelty. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV