Implementacija sustava za preporučivanje stručnjaka

master's thesis

• Title (english): Implementation of a recommender system for finding experts
• Author: Iva Topolovac
• Mentor: Marko Jurčević (mentor)
• Committee member: Marko Jurčević (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Roman Malarić (član povjerenstva)
• Committee member: Željka Car (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2019-07-16, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Osnovna podjela sustava za preporučivanje uključuje preporučivanje na temelju
suradnje korisnika te preporučivanje temeljem sadržaja. Dok su preporučitelji
temeljeni na suradnji korisnika fokusirani na sličnosti među korisnicima ili stavkama,
preporučivanje temeljem sadržaja gradi korisničke profile na temelju značajki stavke.
Oba sustava imaju svoje prednosti i nedostatke, a mogu se i kombinirati u svrhu
postizanja besprijekorne preporuke.
U nautičkoj domeni pojavila se potreba za jednim takvim sustavom čija bi svrha
bila preporučivanje voditelja brodice prema preferencijama gosta - iznajmljivača
plovila, prilikom nautičkog putovanja. S tim ciljem razvijena je aplikacija
SkipperBooking koja služi kao platforma za povezivanje gosta i voditelja brodice.
Algoritam preporučivanja voditelja brodice kombinira preporučivanje temeljem
suradnje korisnika te metode za ublažavanje cold start problema. Za razliku od
sličnih postojećih aplikacija, SkipperBooking omogućuje obostrano zadovoljstvo
angažmanom jer pruža visoku razinu osobne podudarnosti gosta i voditelja brodice.

Abstract (english)

Recommender systems usually make use of either collaborative filtering or
content-based filtering. While the collaborative filtering algorithms focus on
similarities between users or items, content-based filtering algorithms create user
profiles based on item descriptions. Both systems have weaknesses and strengths and
can be combined in order to give an impeccable recommendation.
In the nautical domain, a need has emerged for such a system whose purpose would
be to recommend a skipper that matches guest’s preferences for a sailing voyage.
With this in mind, SkipperBooking application has been developed as a platform for
connecting guests and skippers. The algorithm for recommending skippers combines
collaborative filtering and methods for mitigating the cold start problem. Unlike
similar existing applications, SkipperBooking offers a mutual satisfaction as it makes
sure there is a perfect fit bewteen the guest and the skipper.

• Keywords: Sustav za preporučivanje; Java; Spring; Preporučivanje temeljem suradnje korisnika; Preporučivanje temeljem sadržaja; Mjere sličnosti
• Keywords (english): Recommender system; Java; Spring; Collaborative filtering; Content-based filtering; Similarity measures
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:126956
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2020-01-07 22:42:18