hrvatski

Ostvarenje sustava preporučivanja koristeći algoritam suradničkog filtriranja

„A lot of times, people don’t know what they want until you show it to them“ ili u prijevodu „Ljudi često ne znaju što žele dok im to ne pokažeš“, citat je Stevea Jobsa koji savršeno opisuje ulogu sustava preporučivanja. Sustavi preporučivanja igraju veliku ulogu u današnjem svijetu, olakšavajući pristup brojnim sadržajima, produktima i uslugama koje ne bismo sami lako pronašli. Zaslužni su za individualne preporuke u moru različitih ponuda, pritom ne zatrpavajući korisnika beskorisnim informacijama već održavajući savršenu ravnotežu onoga što se nudi i onoga što pojedinom korisniku treba. Formalnije, sustavi preporučivanja su algoritmi koji služe za predlaganje sadržaja korisnicima na temelju njihovih prethodnih pretraživanja, njihovih afiniteta, opredjeljenja i stavova ili na temelju sličnosti s drugim korisnicima. Postoje dvije osnovne vrste sustava preporučivanja, oni temeljeni na sadržaju i oni temeljeni na suradničkom filtriranju.

sustav preporučivanja ; suradničko filtriranje ; sustavi preporučivanja temeljeni na sadržaju ; matrica korisnosti ; fenomen dugog repa ; problem hladnog starta ; Pearsonov koeficijent korelacije ; korisnički orijentirani sustavi preporučivanja ; sustavi preporučivanja orijentirani produktu ; susjedstvo korisnika ; Apache Mahout

nije evidentirano