prikaz prve stranice dokumenta Hibridni sustav preporuka za filmove
Rad nije dostupan
završni rad
Hibridni sustav preporuka za filmove
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:870112
Sučić, Zvonimir
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Sučić, Z. (2019). Hibridni sustav preporuka za filmove (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:870112

Sučić, Zvonimir. "Hibridni sustav preporuka za filmove." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:870112

Sučić, Zvonimir. "Hibridni sustav preporuka za filmove." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:870112

Sučić, Z. (2019). 'Hibridni sustav preporuka za filmove', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 04.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:870112

Sučić Z. Hibridni sustav preporuka za filmove [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 04.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:870112

Z. Sučić, "Hibridni sustav preporuka za filmove", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:870112

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:870112
Podaci o radu
NaslovHibridni sustav preporuka za filmove
Naslov (engleski)Hybrid Recommender System for Movies
AutorZvonimir Sučić
MentorMarin Šilić (mentor)
Član povjerenstvaMarin Šilić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKlemo Vladimir (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Delač (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-09-17, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U sklopu ovog završnog rada stvoren je hibridni sustav preporuka za filmove. Zove se hibridni jer pri stvaranju preporuke kombinira metode suradničkog filtriranja, kao i filtriranja baziranog na sadržaju. Suradničko filtriranje je bazirano na prikupljanju i obradi velike količine podataka o korisničkim sklonostima i predviđanju koji entiteti će se svidjeti korisniku, ovisno o korisnikovoj sličnosti s ostalim korisnicima. Filtriranje po sadržaju bazirano je na opisu entiteta značajkama i korisničkom profilu. Sustav je baziran na skupu podataka veličine oko 5000 filmova. Zamisao rada krajnjeg sustava je sljedeća: korisnik će unijeti film koji mu se svidio, a sustav će na osnovu tog unosa vratiti preporuku filmova koji bi se trebali svidjeti korisniku. Sustav prvo organizira i čisti podatke o filmovima, potom gradi sustav odnosa između značajki filmova, zatim u preporuku uključuje podatke o ocjenama drugih korisnika, te na kraju kombinira rezultate i daje konačnu preporuku. Rezultati sustava su ocijenjeni koristeći subjektivne ocjene o ispunjenju korisnika.
Sažetak (engleski)
The goal of this thesis was to make a hybrid movie recommender system. Hybrid system combines the methods of content based and collaborative filtering. Collaborative filtering is based on collecting large amounts of data about user preferences and inferring current user movie preferences, depending on his similarity with other users. Content based filtering is based on breaking movies down on discrete, analyzable features and making recommendations based on the similarities of those features. The system is based on movies database TMDB, which contains about 5000 movies. The system works as follows: First, the system organizes and cleans movie data, then a user selects a movie that he likes, then, the system analyzes the feature of that movie and makes a content based prediction, then the system includes the data about other users and makes a collaborative based prediction, then it combines both results to give a final prediction, represented by a list of movies that the user should like. Results were evaluated using subjective scores of user satisfaction.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:870112
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 pohrane2020-01-07 22:11:37