hrvatski

Ostvarenje sustava preporučivanja koristeći algoritam suradničkog filtriranja

U ovom radu objašnjeni su sustavi preporučivanja. Sustavi preporučivanja služe online uslugama za bolju i personaliziraniju ponudu. Dijele se na tri osnovne skupine: sustave temeljene na sadržaju, sustave temeljene na suradničkom filtriranju i hibridne sustave koji su mješavina prethodna dva. Ovdje je pobliže opisan i implementiran algoritam suradničkog filtriranja. Sustavi suradničkog filtriranja dijele se na one temeljene na korisnik – korisnik odnosu i one temeljene na predmet – predmet odnosu. Suradničko filtriranje djeluje tako što izračuna sličnost između korisnika ili predmeta u bazi podataka pomoću neke matematičke funkcije npr. kosinus funkcija, Jaccardova funkcija itd. i na osnovu te sličnosti nađe određeni broj najsličnijih korisnika ili predmeta. Zatim koristeći njihove ocjene generira ocjene predmeta koje aktivni korisnik nije ocijenio i na osnovu toga stvara preporuke. Jednostavni oblik suradničkog filtriranja je implementiran koristeći programski jezik Python. Također, implementirana je mjera za evaluaciju sustava preporučivanja RMSE. RMSE uspoređuje stvarne i procijenjene vrijednosti ocjena i na osnovu toga vrednuje sustav preporučivanja.

sustavi preporučivanja ; suradničko filtriranje ; kosinus funkcija ; korisnik – korisnik odnos ; sličnost ; generiranje ocjena ; Python ; RMSE

nije evidentirano