Original title: Doporučovací systém pro webové články
Translated title: Recommender System for Web Articles
Authors: Kočí, Jan ; Kesiraju, Santosh (referee) ; Fajčík, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2019
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tématem této bakalářské práce jsou doporučovací systémy pro webové články. Tato práce nejdříve uvádí nejpopulárnější metody z této oblasti a vysvětluje jejich principy, následně navrhuje požití vlastní architektury, založené na neuronových sítích, která aplikuje metodu Skip-gram negative sampling na problematiku doporučování. V další části pak implementuje tuto architekturu společně s několika dalšími modely, požívající algoritmus SVD, collaborative filtering s algoritmem ALS a také metodu Doc2Vec k vytvoření vektorové reprezentace z obsahu získaných článků. Na závěr vytváří tři evaluační metriky, konkrétně metriky RANK, Recall at k a Precision at k, a vyhodnocuje kvalitu implementovaných modelů srovnáním výsledků s nejmodernějšími modely. Kromě toho také diskutuje o roli a smyslu doporučovacích systémů ve společnosti a uvádí motivaci pro jejich používání. Recommender systems for web articles are the main interest of this thesis. It explains the most popular approaches used to build these systems, proposes a neural-network-based architecture applying the Skip-gram inspired negative sampling method to the recommendation problem, implements this architecture together with several other models, using Singular value decomposition, collaborative filtering with Alternating Least Squares (ALS) algorithm and a content-based approach using the Doc2Vec algorithm to create document vectors from the obtained articles. Finally, it implements three evaluation metrics - namely the RANK metric, Recall at k and Precision at k - and compares the models with state-of-the-art. Apart from that it also gives a brief discussion on the role and purpose of these systems together with the motivation of using them.
Keywords: Doporučovací systémy; Faktorizace matic; Filtrování založené na obsahu.; Hluboké učení; Kolaborativní filtrování; Strojové učení; Zpracování textu; Collaborative Filtering; Content-based filtering.; Deep Learning; Document Embedding; Machine Learning; Matrix Factorization; Recommender Systems

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/11012/180265

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-546190


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses