Název:
Doporučování se zaměřením na kulturní portály
Překlad názvu:
Recommender systems for culture events
Autoři:
Vytisková, Zuzana ; Peška, Ladislav (vedoucí práce) ; Kopecký, Michal (oponent) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2017
Jazyk:
cze
Abstrakt: [cze][eng] Diplomová práce se zabývá tématem doporučování v kultuře. V teoretické části srovnává doporučování digitálně dostupných děl s doporučováním akcí, což slouží jako východisko pro popis doporučování na kulturním portálu. Dále práce zkoumá model domény jako několika různých, vzájemně provázaných typů objektů. Využití těchto vazeb pro obohacování datových sad umožňuje překonat nízkou hustotu dat a zlepšit výsledky doporučování. Práce dále zkoumá dvě běžné situace praktického doporučování, doporučování obecnému uživateli s minimálním profilem a doporučování registrovanému uživateli se známou historií. Pro účely jejich řešení byly implementovány hybridní algoritmy založené na zapojení obsahových informací do již existujících metod kolaborativního filtrování. Výsledky jsou ověřeny v offline testech na datových sadách výzkumného i reálného charakteru. Subjektivní kvalita výsledných doporučení byla zkoumána prostřednictvím uživatelské studie.The diploma thesis deals with the topic of recommendation in culture. In the theoretical part, it compares the recommendation of digitally available works with event recommendations, which serves as the basis for describing recommendations on the cultural portal. Further, the thesis examines the domain model as several different interconnected types of objects. Using these relations to enrich data sets allows overcoming the low data density and improving the recommendations. The paper examines two common situations of practical recommendation, general user recommendation with minimal profile and recommendation to registered users with known history. As a part of the solution, hybrid algorithms have been implemented based on the introducing content information into existing collaborative filtering methods. The results are verified in offline tests on data sets consisting of both research and real-world data. The subjective quality of the resulting recommendations was examined through a user study.
Klíčová slova:
doporučovací systémy; kulturní portály; multimedia; uživatelské preference; culture portals; multimedia; recommender systems; user preference