prikaz prve stranice dokumenta Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka
Rad nije dostupan
diplomski rad
Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:424857
Krkobabić, Saša
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Krkobabić, S. (2024). Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:424857

Krkobabić, Saša. "Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:424857

Krkobabić, Saša. "Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:424857

Krkobabić, S. (2024). 'Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:424857

Krkobabić S. Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:424857

S. Krkobabić, "Adaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:424857

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:424857
Podaci o radu
NaslovAdaptivni sustav za generiranje preporuka pri kupovini i prodaji automobila temeljen na analizi javno dostupnih podataka
Naslov (engleski)Recommender System for Buying and Selling Based on the Publicly Available Data
AutorSaša Krkobabić
MentorLjiljana Brkić (mentor)
Član povjerenstvaLjiljana Brkić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Mekterović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaSlaven Zakošek (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-05, Hrvatska
Sažetak
U današnjem digitalnom dobu, internet je postao ogromno skladište informacija koje neprestano raste. Tradicionalne fizičke trgovine ograničene su prostorom za skladištenje, dok online platforme nude nevjerojatnu raznolikost proizvoda, filmova, glazbe i knjiga. Beskonačna ponuda predstavlja izazov i priliku za korisnike. Omogućuje pronalazak specifičnih proizvoda i sadržaja bez obzira na geografsku lokaciju ili lokalnu dostupnost, ali također zahtijeva efikasne alate za filtriranje i preporuke. Preporučiteljski sustavi i modeli strojnog učenja ključni su u takvom kontekstu. Koriste složene algoritme za analizu korisničkog ponašanja, preferencija i povijesti interakcija kako bi predvidjeli što će korisnicima biti zanimljivo ili korisno. Ovi modeli primjenjuju se kako bi poboljšali korisničko iskustvo i nudili personalizirane preporuke u online trgovinama i streaming servisima.
Sažetak (engleski)
In today's digital age, the internet has become an enormous repository of information that continues to expand. Traditional physical stores are constrained by storage space, while online platforms offer incredible diversity of products, movies, music, and books. The limitless supply presents both a challenge and an opportunity for users, necessitating efficient tools for filtering and recommendations. Recommender systems and machine learning models play a crucial role in analyzing user behavior and preferences to enhance user experience with personalized recommendations in online stores and streaming services.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:424857
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.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 21:13:24