Original title:
Neuronové sítě pro doporučování knih
Translated title:
Deep Book Recommendation
Authors:
Gráca, Martin ; Beran, Vítězslav (referee) ; Hradiš, Michal (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2018
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá oblastí Doporučovacích systémů využívající Hluboké neuronové sítě a jejich využití při doporučování knih. Jsou zde rozebrány tradiční doporučovací systémy a jejich reprezentace i systémy s pokročilejšími technikami na základě strojového učení. Jádrem práce je uplatnění konvolučních neuronových sítí pro zpracování přirozeného jazyka a vytvoření hybridního knižního doporučovacího systému. Navržený systém doporučuje na základě uživatelských dat, včetně uživatelských recenzí a knižních textových dat. Na vytvořené datové sadě systém dosahuje chyby RMSE 1,086.
This thesis deals with the field of Recommendation systems using Deep Neural Networks and their use in book recommendation. There are the main traditional recommender systems analysed and their representations are summarized, as well as systems with more advancec techniques based on machine learning.. The core of the thesis is the use of convolutional neural networks for natural language processing and the creation of a book recommendation system. Suggested system make recommendation based on user data, including user reviews and book data, including full texts.
Keywords:
book recommendation; books; books recommendersystem; collaborative filtering; convolution neural networks; matrix factorization; natural language processing; neural networks; recommender system; doporučovací systém; faktorizace matice; knihy; knižní doporučovacísystém; kolaborativní filtrování; konvoluční neuronové sítě; neuronové sítě; zpracování přirozeného jazyka
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/187278