Usporedba dubokog učenja i konvencionalnih metoda u modernim preporučiteljskim sustavima

diplomski rad

• Naslov (engleski): Comparison Between Conventional and Deep Learning Methods in Modern Recommender Systems
• Autor: Matteo Miloš
• Mentor: Damir Pintar (mentor)
• Član povjerenstva: Damir Pintar (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Skočir (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mihaela Vranić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-07-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Preporučiteljski sustavi su područje koje u posljednje vrijeme ostvaruje velik napredak, zbog gotovo neograničene dostupnosti interneta. Tako su velike svjetske firme orijentirane na pružanje personaliziranog sadržaja svakom korisniku, kako bi njegovo iskustvo korištenja sadržaja bilo što pozitivnije, ali i kako bi istovremeno povisile profit. Donedavno, preporučiteljski sustavi su se oslanjali na klasične metode suradničkog filtriranja i filtriranja zasnovanog na sadržaju, uz manje modifikacije, međutim u posljednje vrijeme taj se trend mijenja te se u metode preporuke uvode i koncepti dubokog učenja. U ovom radu uspoređene su performanse klasičnih metoda i metoda dubokog učenja, odnosno neuronskih mreža.

Sažetak (engleski)

Recommender systems are the field that has gained great improvement in recent times, mostly because of the almost unlimited availability of internet. Consequently, great companies are trying to give a personalized content to each user, so that his experience is as positive as possible, but also to simultaneously raise their profit. Until recently, recommender systems were using traditional methods as collaborative filtering and content-based filtering, but in recent times, that trend is changing, and deep learning concepts are being used more and more. In this thesis we have compared performances of traditional methods and methods of deep learning, more precisely neural networks.

• Ključne riječi: nadzirano učenje; preporučiteljski sustavi; duboko učenje; neuronske mreže
• Ključne riječi (engleski): supervised learning; recommender systems; deep learning; neural networks
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:850799
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-01-07 20:32:28