hrvatski

Metoda samonadziranog učenja za sustave preporuke temeljena na detekciji zajednica u grafovima

Poznati izazov u sustavima preporuke jest tzv. problem hladnog starta koji nastaje u ranoj fazi postprodukcije kada još nemamo zabilježene korisničke preference u obliku recenzija na temelju kojih bi sustav mogao generirati preporuke. U okviru rada, predloženo je rješenje koje koristi metodu samonadziranog učenja kojim se neuronska mreža uči reprezentacijama korisnika i sadržaja na temelju kojih se uz međusobnu usporedbu dolazi do najpoželjnije preporuke. Kako bi se dokazala uspješnost ove metode, dizajniran je sustav preporuke znanstvenih članaka. Rezultati ovog pristupa su zadovoljavajući. Kako bi se u budućnosti postigli još bolji rezultati, naučeni model trebao bi se iskoristiti u sklopu prijenosnog učenja (eng. transfer learning) uz prave korisničke recenzije.

Sustavi preporuke ; Hladni start ; Samonadzirano učenje ; Detekcija zajednica u grafovima ; Obrada prirodnog jezika

nije evidentirano