Název: Doporučovací systémy - modely, metody a experimenty
Překlad názvu: Recommender systems - models, methods, experiments
Autoři: Peška, Ladislav ; Vojtáš, Peter (vedoucí práce) ; Jannach, Dietmar (oponent) ; Krátký, Michal (oponent)
Typ dokumentu: Disertační práce
Rok: 2016
Jazyk: eng
Abstrakt: [eng] [cze]
This thesis investigates the area of preference learning and recommender systems. We concentrated recommending on small e-commerce vendors and efficient usage of implicit feedback. In contrast to the most published studies, we focused on investigating multiple diverse implicit indicators of user preference and substantial part of the thesis aims on defining implicit feedback, models of its combination and aggregation and also algorithms employing them in preference learning and recommending tasks. Furthermore, a part of the thesis focuses on other challenges of deploying recommender systems on small e-commerce vendors such as which recommending algorithms should be used or how to employ third party data in order to improve recommendations. The proposed models, methods and algorithms were evaluated in both off-line and on-line experiments on real world datasets and on real e-commerce vendors respectively. Datasets are included to the thesis for the sake of validation and further research. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tato práce se zaměřuje na oblast doporučovacích systémů a učení preference uživatele. Koncentrovali jsme se především na specifika doporučování na menších e-commerce projektech a získávání implicitní zpětné vazby. Oproti jiným publikovaným pracem jsme se zaměřili na modelování vícero různých indikátorů zpětné vazby a navrhli jsme několik metod učení uživatelské preference na základě těchto indikátorů. Další části disertační práce se zaměřují na specifické problémy doporučování na malých e- commerce portálech: výběr doporučovacích algoritmů, používání externích datových zdrojů atd. Navrhované modely, metody I algoritmy byly porovnávány v off-line experimentech na reálných datasetech i v on-line experimentech za ostrého provozu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Klíčová slova: doporučovací systémy; míry a experimenty v informatice; učení uživatelských preferencí; learning user preferences; measures and experiments in computer science; recommender systems

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/77994

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-347511


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Disertační práce