prikaz prve stranice dokumenta Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama
Rad nije dostupan
diplomski rad
Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:600167
Luburić, Matej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Luburić, M. (2022). Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:600167

Luburić, Matej. "Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:600167

Luburić, Matej. "Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:600167

Luburić, M. (2022). 'Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 05.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:600167

Luburić M. Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 05.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:600167

M. Luburić, "Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:600167

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:600167
Podaci o radu
NaslovSustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama
Naslov (engleski)Session-based Recommender Systems
AutorMatej Luburić
MentorAlan Jović (mentor)
Član povjerenstvaAlan Jović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaVlado Sruk (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarin Golub (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Sustavi preporučivanja temeljeni na korisničkim sjednicama (engl. Session-based recommender systems–SBRS) pružaju preporuke isključivo na temelju interakcija korisnika u trenutnoj sjednici i ne zahtijevaju postojanje korisničkih profila ili njihovih cjelokupnih povijesnih aktivnosti. Cilj takvih sustava je da na temelju niza kliknutih artikala u sjednici preporučuje artikle koji su najizgledniji da će na jednog od njih kliknuti korisnik u sljedećem koraku. U ovom diplomskom radu opisani su i primjenjeni modeli koji daju najbolje rezultate na navedenom problemu u području e-trgovine. Model BERT4Rec, originalno objavljen za sustave preporučivanja koji koriste sve prošle sjednice istog korisnika (engl. session-aware recommendation systems), detaljno je objašnjen i prilagođen navedenom problemu. Svi modeli evaluirani su uobičajenim tehnikama za sustave preporučivanja i međusobno uspoređeni. Na kraju rada navedeni su potencijalni smjerovima razvoja ovog područja.
Sažetak (engleski)
Session-based recommender systems (SBRS) provide recommendations based solely on user interactions in current session and do not require the existence of user profiles or their entire historical activities. Based on a series of clicked items in a session, the goal of such systems is to recommend items that are most likely to be clicked on by the user in the next step. In this master thesis, the models that give the best results for the mentioned problem in the field of e-commerce are described and applied. The BERT4Rec model, originally published for session-aware recommender systems, is explained in detail and adapted to the given problem. All models were evaluated using common techniques for evaluating recommender systems and compared with each other. The potential directions of the development of this area are presented at the end of the thesis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:600167
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 pohrane2023-01-14 09:19:03