prikaz prve stranice dokumenta Sustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka
Rad nije dostupan
diplomski rad
Sustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. urn:nbn:hr:168:746607
Antolić, Goran
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Antolić, G. (2017). Sustav za generiranje preporuka 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:168:746607

Antolić, Goran. "Sustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746607

Antolić, Goran. "Sustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746607

Antolić, G. (2017). 'Sustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746607

Antolić G. Sustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2017 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746607

G. Antolić, "Sustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746607

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746607
Podaci o radu
NaslovSustav za generiranje preporuka temeljen na analizi javno dostupnih podataka
Naslov (engleski)Recommender System Based on the Publicly Available Data
AutorGoran Antolić
MentorLjiljana Brkić (mentor)
Član povjerenstvaLjiljana Brkić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Mekterović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2017-02-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad opisuje dizajn i razvoj preporučiteljskog sustava koji gradi profil korisnika na temelju podataka preuzetih s društvenih mreža. Ti podaci sadrže informacije o korisnikovim interesima i služe kako bi se svladao čest problem preporučiteljskih sustava zvan cold start. Izgrađeni korisnički profil koristi se kod pretraživanja sadržaja koji bi korisniku mogao biti relevantan. Preporučiteljski sustavi uobičajeno su vezani samo uz jednu domenu, dok se u ovom radu opisuje arhitektura sustava koja podržava preporučivanje sadržaja iz različitih domena. U web-aplikaciji korisniku se preporučuju filmovi, glazbeni izvođači i web-članci. Kako bi se za korisnika u budućnosti mogle generirati bolje preporuke, razvijen je modul za ocjenjivanje preporuka kojim se ažurira korisnički profil nakon što korisnik ocijeni preporučeni sadržaj.
Sažetak (engleski)
This paper describes the design and development of a recommender system that generates the user's profile based on data extracted from social networks. These data include information about the user's preferences and are used to overcome a common problem of recommender systems called "cold start". Based on the generated user's profile, system is capable of finding relevant content for the user. While recommender systems are commonly associated with only one domain, this paper proposes a system architecture that supports content recommendation from more than one domain. The recommender system described in this paper is able to recommend three types of items: a movie, a musician/band and a web article. The user can rate recommended items. Ratings are used to refresh the user's profile which leads to better recommendation process in the future.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:746607
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 pohrane2019-03-13 18:38:32