Sustav za preporučivanje video sadržaja na mobilnim uređajima

završni rad

• Naslov (engleski): Video recommendation system for mobile devices
• Autor: Matej Šerbec
• Mentor: Ante Đerek (mentor)
• Član povjerenstva: Ante Đerek (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Goran Delač (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Klemo Vladimir (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-07-13, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U današnje vrijeme sustavi za upravljanje video sadržajem prisutni su u različitim domenama primjene. Upravo zbog povećanja korištenja takvih sustava i sveopćom idejom da se poboljša iskustvo krajnjeg korisnika i zadrži njegova zainteresiranost uz efikasnije konzumiranje video sadržaja, javlja se potreba za uvođenjem sustava za preporučivanje. U ovom radu dan je osvrt na različite tehnike preporučivanja uz praktičan primjer sustava za preporučivanje video sadržaja koji koristi hibridno težinsko preporučivanje kombiniranjem preporučivanja na temelju sadržaja i korisnika uz potporu NoSQL baze podataka MongoDB.

Sažetak (engleski)

Nowdays, video content and recommendation is present in a variety of application domains. Because of the increasing use of such systems and the general idea to improve the end user experience and keep his interest with the efficient consumption of video content, there is a need for the recommendation engine. In this paper, there is a review of the different recommendation techniques and practical example of the recommender system that uses a weighted hybrid recommender combining collaborative filtering and content-based recommendations with support of the NoSQL database MongoDB.

• Ključne riječi: swift; iOS; sustav preporučivanja; kolaborativno preporučivanje; preporučivanje na temelju sadržaja; hibridno preporučivanje; NodeJS; MongoDB
• Ključne riječi (engleski): swift; iOS; recommender system; collaborative filtering; content-based recommendation; hybrid recommendation; NodeJS; MongoDB
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:927586
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 12:15:34