prikaz prve stranice dokumenta Sustav preporuke događanja
Rad nije dostupan
završni rad
Sustav preporuke događanja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:270468
Hlup, Filip
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Hlup, F. (2024). Sustav preporuke događanja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:270468

Hlup, Filip. "Sustav preporuke događanja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:270468

Hlup, Filip. "Sustav preporuke događanja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:270468

Hlup, F. (2024). 'Sustav preporuke događanja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:270468

Hlup F. Sustav preporuke događanja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:270468

F. Hlup, "Sustav preporuke događanja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:270468

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:270468
Podaci o radu
NaslovSustav preporuke događanja
Naslov (engleski)Event recommendation system
AutorFilip Hlup
MentorKrešimir Fertalj (mentor)
Član povjerenstvaKrešimir Fertalj (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJuraj Dončević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAndrej Slapničar (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Cilj ovog završnog rada je istražiti kako integracija sustava za preporuke i velikih jezičnih modela (LLM-ova), poput GPT-4, može unaprijediti korisničko iskustvo pružajući personalizirane preporuke. Predstavljen je sustav koji prikuplja osnovne informacije i interese korisnika te uz pomoć GPT-4 modela stvara personalizirani profil korisnika, koji se kasnije nadograđuje povratnim informacijama. Rezultati pokazuju da integracija LLM-ova značajno poboljšava kvalitetu preporuka, pružajući korisnicima personalizirano iskustvo i veću vrijednost tvrtkama.
Sažetak (engleski)
The aim of this thesis is to explore how integrating recommendation systems and large language models (LLMs), such as GPT-4, can enhance user experience by providing personalized recommendations. The system collects basic information and user interests, creating a personalized profile with the GPT-4 model, which is updated with feedback. Results show that LLM integration significantly improves recommendation quality, providing a personalized user experience and greater value to companies.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:270468
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 20:47:53