Název:
Systém pro doporučování filmů
Překlad názvu:
Movie Recommender System
Autoři:
Janko, Pavel ; Zbořil, František (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2020
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zabývá především přístupy k sestrojení systému pro doporučování filmů. Je zde obecně popsán princip neuronových sítí a rovněž jsou zde shrnuty základní i pokročilé techniky pro tvorbu doporučovacích systémů. Jádrem práce je návrh, implementace a experimentování se systémem, jehož cílem je doporučování filmů na základě dat pocházejících z volně dostupných datových sad. Pro předpovědi hodnocení, které by uživatel udělil filmům po jejich shlédnutí, systém využívá faktorizační model založený na kolaborativním filtrování. Práce dále řeší souvislosti konfigurace hyperparametrů modelu s přesností doporučení, provádění experimentů za účelem zlepšení přesnosti modelu a nakonec srovnání modelu s existujícími řešeními.
This thesis primarily addresses various methods of constructing a system for movie recommendations. Both basic and advanced techniques required for creating a recommender system are also covered in the thesis. The core of the thesis is designing, implementing and experimenting with a system for movie recommendations based upon the data originating from publicly accessible datasets. In order to predict ratings that the user would give to movies after watching them, the system utilizes a factorization model based on collaborative filtering. This thesis also describes the relation between model hyperparameter configuration and prediction accuracy, experiments that were conducted in order to further improve the model accuracy and finally compares the implemented model with existing solutions.
Klíčová slova:
datové sady; doporučovací systémy; doporučování filmů; faktorizace matic; filmy; kolaborativní filtrování; latentní faktorové modely; neuronové sítě; spotlight; collaborative filtering; datasets; latent factor models; matrix factorization; movie recommendations; movies; neural networks; recommender systems; spotlight
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/194954