prikaz prve stranice dokumenta Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu
No public access
scientific master's theses
Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2005. urn:nbn:hr:168:001356
Mihaljević, Branko
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Department of Control and Computer Engineering

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Mihaljević, B. (2005). Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu (Scientific master's theses). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:001356

Mihaljević, Branko. "Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu." Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2005. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:001356

Mihaljević, Branko. "Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu." Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2005. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:001356

Mihaljević, B. (2005). 'Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu', Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 18 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:001356

Mihaljević B. Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu [Scientific master's theses]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2005 [cited 2024 July 18] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:001356

B. Mihaljević, "Model preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu", Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2005. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:001356

Metadata
TitleModel preporučiteljskog sustava temeljen na umjetnom imunološkom sustavu
Title (english)Recommender system model based on artificial immune system
AuthorBranko Mihaljević
MentorMario Žagar (mentor)
Committee memberMario Žagar (član povjerenstva)
Committee memberMario Kovač (član povjerenstva)
Committee memberDavor Antonić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
(Department of Control and Computer Engineering)
Zagreb
Defense date and country2005-12-21, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Process Computing
Universal decimal classification
(UDC)		004 - Computer science and technology. Computing. Data processing
Abstract
Zbog svojih brojnih svojstava i principa funkcioniranja umjetni imunološki sustavi su primjenjivi u domeni problema klasifikacije i ocjenjivanja objekata s uočljivim značajkama. Detaljnim uvidom u mogućnosti primjene umjetnih imunoloških sustava zaključuje se da su pogodni za rješavanje problema preporuke zanimljivih sadržaja, poštujući evoluciju korisničkih sklonosti i interesa. Jedna od novih teorija kontekstno zavisnih odgovora u području imunoloških sustava, nazvana teorija opasnosti, objašnjava reakcije imunoloških stanica na patogene. Ovaj rad opisuje izgradnju modela preporučiteljskog sustava za potrebe preporuke sadržaja temeljenog na umjetnom imunološkom sustava uz korištenje teorije opasnosti. Analizom potreba preporučiteljskog sustava definirani su zahtjevi i svojstva modela, te je predložena arhitektura sustava. Na osnovu usporedbe s drugim umjetnim imunološkim sustavima, predloženo je detaljno radno okruženje kroz reprezentaciju komponenata sustava, odabir više različitih mjera sličnosti za usporedbu vektora značajki, i odabir procedura upravljanja dinamikom i životnim ciklusom komponenata sustava. Za potrebe modela, projektiran i izgrađen je algoritam RECAIS, te je mjerena njegova učinkovitost s realnim podacima. Model sustava je primijenjen na problem preporuke vijesti FERWeb portala te je diskutirana mogućnost primjene preporuke sadržaja u drugim sustavima za upravljanje sadržajem.
Abstract (english)
Because of their characteristics and principles of functioning, artificial immune systems are applicable in classification and rating problem domain on objects with perceptible features. Detail inquiry of AIS application possibilities concludes suitability for solving content recommendation problems, honoring evolving user preferences and interests. One of novel context dependant response theories in area of immune systems, called Danger theory, explains immunological cells reactions to pathogens. This thesis addresses recommender system model construction for content recommendation based on artificial immune system with Danger theory. Recommender system requirement analysis defines model requisites and properties, and system architecture is being proposed. Based on comparison with other artificial immune systems, detail model framework is proposed via system component representation, selection of different similarity measures for feature vector comparison, and selection of procedures governing system dynamics and components lifecycle. Regarding model requirements, algorithm RECAIS is designed and implemented, and its efficiency is measured with real data. System model is applied to news recommendation problem on FERWeb portal. Content recommendation application capabilities with other content management systems are discussed.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:001356
Study programmeTitle: Postgraduate master programe in computing
Study programme type: university
Study level: postgraduate
Academic / professional title: magistar inženjer računarstva (magistar inženjer računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2019-07-16 07:21:07